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Forecasting a Nonstationary Time Series Using a Mixture of Stationary and Nonstationary Factors as Predictors

Sium Bodha Hannadige · Jiti Gao · Mervyn J. Silvapulle · Param Silvapulle刊期 2024-01-02 · 卷 42（1）Journal of Business & Economic Statistics已编入正刊

以平稳与非平稳混合因子预测非平稳时间序列AI 解读

We develop a method for constructing prediction intervals for a nonstationary variable, such as GDP. The method uses a Factor Augmented Regression (FAR) model. The predictors in the model include a small number of factors generated to extract most of the information in a set of panel data on a large number of macroeconomic variables that are considered to be potential predictors. The novelty of this article is that it provides a method and justification for a mixture of…

宏观 · 时间序列面板数据宏观 · 因子模型
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