面向经济与金融从业者的动态模型平均：eDMA 包
统计计算
2017-10-18 v3 计算工程、金融与科学
应用统计
摘要
Raftery、Karny 和 Ettler (2010) 提出了一种估计技术，称之为动态模型平均（DMA）。在他们的应用中，DMA 被用于预测冷轧机的输出带钢厚度，其中输出的测量存在时间延迟。近期，DMA 在宏观经济和金融应用中也显示出其有用性。在本文中，我们介绍了用 R 语言实现的用于 DMA 估计的 eDMA 包。eDMA 包特别适合于通常有大量可用预测变量的经济与金融从业者。我们的实现比使用单核 CPU 的标准实现快达 133 倍。因此，借助该包，从业者能够在标准 PC 上执行 DMA，而无需求助于并非所有研究者都能轻易获取的大型计算集群。我们通过模拟实验和使用美国季度通胀数据的实证应用展示了该包的实用性。
引用
@article{arxiv.1606.05656,
title = {Dynamic Model Averaging for Practitioners in Economics and Finance: The eDMA Package},
author = {Leopoldo Catania and Nima Nonejad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05656},
year = {2017}
}
备注
21 pages, 5 figures, 2 tables