混合数据抽样

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迴歸作為近似值的誤差不大。

參閱
Distributed lag
ARMA模型

參考文獻
 Bai, J.,  and Jonathan Wright (2010), State Space Models and MIDAS Regressions, Discussion Paper UNC.
 , Sinko, A., Valkanov, R. (2007) MIDAS Regressions: Further Results and New Directions.  Econometric Reviews, 26 (1), 53–90

外部連結
Eric Ghysels 
R code for midas regression models 
Matlab code for midas regression models 

经济学