MIDASModele próbkowania danych mieszanych (MIDAS) wykorzystują wskaźniki wysokiej częstotliwości do przewidywania zmiennej niskiej częstotliwości. Dzięki dopasowaniu funkcji rozkładu opóźnień liczba parametrów jest utrzymywana na niskim poziomie, zmniejszając ryzyko nadmiernego dopasowania.
MIDAS LassoModele próbkowania danych mieszanych (MIDAS) wykorzystują wskaźniki wysokiej częstotliwości do przewidywania zmiennej niskiej częstotliwości. Dzięki zastosowaniu funkcji kary lasso parametry są zmniejszane do zera, zmniejszając ryzyko nadmiernego dopasowania.
MIDAS Sparse Group PenaltyModele próbkowania danych mieszanych (MIDAS) wykorzystują wskaźniki wysokiej częstotliwości do przewidywania zmiennej niskiej częstotliwości. Dzięki zastosowaniu rzadkiej funkcji kary grupowej parametry są zmniejszane do zera, zmniejszając ryzyko nadmiernego dopasowania.
Nieograniczony MIDASModele Unlimited Mixed Data Sampling (MIDAS) wykorzystują wskaźniki wysokiej częstotliwości do przewidywania zmiennej niskiej częstotliwości.
