MIDAS Regressions: Further Results and New Directions
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Résumé
We explore mixed data sampling (henceforth MIDAS) regression models. The regressions involve time series data sampled at different frequencies. Volatility and related processes are our prime focus, though the regression method has wider applications in macroeconomics and finance, among other areas. The regressions combine recent developments regarding estimation of volatility and a not-so-recent literature on distributed lag models. We study various lag structures to parameterize parsimoniously the regressions and relate them to existing models. We also propose several new extensions of the MIDAS framework. The paper concludes with an empirical section where we provide further evidence and new results on the risk-return trade-off. We also report empirical evidence on microstructure noise and volatility forecasting.
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La notice
- Revue
- Econometric Reviews
- Thématique
- Financial Risk and Volatility Modeling
- Domaine
- Economics, Econometrics and Finance
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- MitacsUniversity of Hong KongAcademia SinicaCity University of Hong Kong
- Mots-clés
- EconometricsStatisticsEconomicsMathematics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui