MIDASOs modelos de amostragem de dados mistos (MIDAS) usam indicadores de alta frequência para prever uma variável de baixa frequência. Ao ajustar uma função de distribuição de atraso, o número de parâmetros é mantido baixo, reduzindo o risco de ajuste excessivo.
MIDAS LassoOs modelos de amostragem de dados mistos (MIDAS) usam indicadores de alta frequência para prever uma variável de baixa frequência. Ao aplicar uma função de penalidade de laço, os parâmetros são reduzidos para zero, reduzindo o risco de ajuste excessivo.
MIDAS Sparse Group PenaltyOs modelos de amostragem de dados mistos (MIDAS) usam indicadores de alta frequência para prever uma variável de baixa frequência. Ao aplicar uma função de penalidade de grupo esparso, os parâmetros são reduzidos para zero, reduzindo o risco de ajuste excessivo.
MIDAS irrestritoOs modelos de amostragem de dados mistos irrestritos (MIDAS) usam indicadores de alta frequência para prever uma variável de baixa frequência.
