典型文献
一个新的U-MIDAS-Mlogit模型及应用
文献摘要：
研究目标:解决响应变量与解释变量存在混频观测时的多分类分析问题,扩展多项选择Logit(Multinomial Logit,Mlogit)模型到混频数据环境下,使之能够处理混频数据并实现多分类预测.研究方法:将无约束混频数据抽样(U-MIDAS)技术引入Mlogit模型中,构建U-MIDAS-Mlogit模型,给出其极大似然估计.研究发现:新建的U-MIDAS-Mlogit模型,不但能够高频预测响应变量的多分类结果,而且具有比传统Mlogit模型更高的分类精度.研究创新:提出了一个新的U-MIDAS-Mlogit模型,能够直接对原始混频数据进行建模,克服了传统Mlogit模型需要进行数据同频化处理的局限,提升了 Mlogit模型的功能,提高了多分类预测效果.研究价值:U-MIDAS-Mlogit模型具有广阔的应用前景,能够解决一类混频数据环境下的多分类分析问题,本文从数值模拟与模型应用两个层面进行了证实.
文献关键词：
U-MIDAS-Mlogit模型;Mlogit模型;混频数据;多分类预测
中图分类号：
作者姓名：
蒋翠侠;赵婷婷;许启发
作者机构：
合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
文献出处：
引用格式：
[1]蒋翠侠;赵婷婷;许启发-.一个新的U-MIDAS-Mlogit模型及应用)[J].数量经济技术经济研究,2022(04):168-188
A类：
B类：
MIDAS,Mlogit,应变量,分类分析,分析问题,Logit,Multinomial,混频数据,数据环境,多分类预测,无约束,数据抽样,极大似然估计,分类精度,研究创新,够直,模型应用
AB值：
0.191409
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