混合數據抽樣

混合數據抽樣 （ Mixed - data sampling, MIDAS ） 是由 Ghysels 等人所發展的一種計量經濟迴歸或篩選法 。 簡單迴歸的迴歸變數 （ regressors ） 出現頻率高於迴歸值 （ regressand ） ： 其中y是迴歸值 ， x是迴歸變數 ， m表示頻率 。 舉例來說 ， 如果y是年度 ， 就是季 ， 是誤差項 （ disturbance ） 而是落後分配 ( lag distribution ) ， 如B函數或Almon Lag 。 這個迴歸模型應用在混合頻率數據上有時可以代替卡爾曼濾波 。 Bai, Ghysels and Wright （ 2010 ） 探討MIDAS迴歸與卡爾曼濾波狀態空間模型應用於混合頻率數據的關係 。 一般來說 ， 後者是方程組 ， 而MIDAS迴歸只有一條方程式 。 因此 ， MIDAS迴歸或許效率較差 ， 但比較不容易出錯 。 以MIDAS迴歸作爲近似值的誤差不大 。