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一个新的U-MIDAS-Mlogit模型及应用
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作者 蒋翠侠 赵婷婷 许启发 《数量经济技术经济研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第4期168-188,共21页
研究目标:解决响应变量与解释变量存在混频观测时的多分类分析问题,扩展多项选择Logit(Multinomial Logit, Mlogit)模型到混频数据环境下,使之能够处理混频数据并实现多分类预测。研究方法:将无约束混频数据抽样(U-MIDAS)技术引入Mlogi... 研究目标:解决响应变量与解释变量存在混频观测时的多分类分析问题,扩展多项选择Logit(Multinomial Logit, Mlogit)模型到混频数据环境下,使之能够处理混频数据并实现多分类预测。研究方法:将无约束混频数据抽样(U-MIDAS)技术引入Mlogit模型中,构建U-MIDAS-Mlogit模型,给出其极大似然估计。研究发现:新建的U-MIDAS-Mlogit模型,不但能够高频预测响应变量的多分类结果,而且具有比传统Mlogit模型更高的分类精度。研究创新:提出了一个新的U-MIDAS-Mlogit模型,能够直接对原始混频数据进行建模,克服了传统Mlogit模型需要进行数据同频化处理的局限,提升了Mlogit模型的功能,提高了多分类预测效果。研究价值:U-MIDAS-Mlogit模型具有广阔的应用前景,能够解决一类混频数据环境下的多分类分析问题,本文从数值模拟与模型应用两个层面进行了证实。 展开更多
关键词 u-midas-mlogit模型 mlogit模型 混频数据 多分类预测
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