論文の概要: Nowcasting with Mixed Frequency Data Using Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10574v2
• Date: Mon, 9 Sep 2024 18:15:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 23:25:16.613782
• Title: Nowcasting with Mixed Frequency Data Using Gaussian Processes
• Title（参考訳）: ガウス過程を用いた混合周波数データの流し込み
• Authors: Niko Hauzenberger, Massimiliano Marcellino, Michael Pfarrhofer, Anna Stelzer,
• Abstract要約: 混合データサンプリング(MIDAS)回帰のための機械学習手法を開発した。 我々はガウス過程(GP)を用いて、構造的および非構造的MIDAS変種で入力空間を圧縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop Bayesian machine learning methods for mixed data sampling (MIDAS) regressions. This involves handling frequency mismatches and specifying functional relationships between many predictors and the dependent variable. We use Gaussian processes (GPs) and compress the input space with structured and unstructured MIDAS variants. This yields several versions of GP-MIDAS with distinct properties and implications, which we evaluate in short-horizon now- and forecasting exercises with both simulated data and data on quarterly US output growth and inflation in the GDP deflator. It turns out that our proposed framework leverages macroeconomic Big Data in a computationally efficient way and offers gains in predictive accuracy compared to other machine learning approaches along several dimensions.
• Abstract（参考訳）: 混合データサンプリング(MIDAS)回帰のためのベイズ機械学習手法を開発した。 これには、周波数ミスマッチの処理と、多くの予測子と依存変数の間の機能的関係の指定が含まれる。 我々はガウス過程(GP)を用いて、構造的および非構造的MIDAS変種で入力空間を圧縮する。 これによりGP-MIDASの異なる特性と意味を持ついくつかのバージョンが得られ、我々は、GDPデフレーターの四半期における米国の生産成長とインフレに関するシミュレーションデータとデータの両方を用いて、短期水平現在および予測演習で評価する。 その結果,提案手法はマクロ経済的なビッグデータを計算的に効率的に利用し,他の機械学習手法と比較して予測精度が向上することが判明した。

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