論文の概要: Factor-Augmented Machine Learning Panel Regressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06368v1
• Date: Tue, 07 Jul 2026 15:06:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.561364
• Title: Factor-Augmented Machine Learning Panel Regressions
• Title（参考訳）: 因子強化機械学習パネルの回帰
• Authors: Andrii Babii, Luca Barbaglia, Eric Ghysels, Jonas Striaukas,
• Abstract要約: 本稿では, 共通衝撃によって駆動される断面的誤差を伴う設定における高次元パネルデータ回帰の理論について述べる。 我々はMIDASアグリゲーションと潜在因子を組み合わせた因子増分スパース群LASSO推定器について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops the asymptotic theory for high-dimensional panel data regressions in settings with cross-sectionally dependent errors driven by common shocks. We consider a factor-augmented sparse-group LASSO estimator that combines MIDAS aggregation with latent factors. The estimator can take advantage of the mixed-frequency group structure in the time-series dimension. Theory shows that it can outperform the standard LASSO estimator both for prediction and estimation while allowing for cross-sectional dependence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 共通衝撃によって駆動される断面依存誤差の設定における高次元パネルデータ回帰の漸近理論を考案する。 我々はMIDASアグリゲーションと潜在因子を組み合わせた因子増分スパース群LASSO推定器を検討する。 推定器は時系列次元における混合周波数群構造を利用することができる。 理論は、断面依存を許容しながら予測と推定の両方のために標準のLASSO推定器より優れていることを示している。

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