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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/73803| 標題: | 以總體、廠商及高頻資料所進行之經濟預測 Economic Forecasts by Macro-level, Firm-level and High-frequency Data |
| 作者: | Bo-Hao Wang 王柏皓 |
| 指導教授: | 陳宜廷(Yi-Ting Chen) |
| 共同指導教授: | 殷壽鏞(Shou-Yung Yin) |
| 關鍵字: | 經濟預測,廠商資料,高頻資料,MIDAS迴歸,因子模型, Economic forecasting,Firm-level data,High-frequency data,MIDAS,Factor model, |
| 出版年 : | 2019 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | 在本文中，我們評估總體資料、廠商資料和高頻資料能否幫助預測美國工業生產指數和通貨膨脹，並藉由動態因子模型和因子混頻抽樣迴歸模型(MIDAS)進行實證研究。研究結果顯示，除了廣泛使用於預測工業生產指數和通貨膨脹的總體資料外，廠商以及高頻資料可能也包含有助於長期預測的訊息。 In this thesis, we assess the performance of a large-dimensional set of macro-level, firm-level and daily predictors in forecasting the industrial production and inflation of the U.S. We base this empirical study on the dynamic factor model and the factor mixed data sampling regression (MIDAS). The empirical study shows that the firm-level and high-frequency predictors may contain useful information in addition to the widely used macro-level predictors in the long-term forecast of the industrial production and inflation. |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/73803 |
| DOI: | 10.6342/NTU201903326 |
| 全文授權: | 有償授權 |
| 顯示於系所單位： | 經濟學系 |
文件中的檔案：
| 檔案 | 大小 | 格式 | |
|---|---|---|---|
| ntu-108-1.pdf 未授權公開取用 | 1.02 MB | Adobe PDF |
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