Opțiuni de căutare
Pagina inițială Media Materiale explicative Studii și publicații Statistici Politică monetară Euro Plăți și piețe Cariere
Sugestii
Sortează în funcție de
Nu este disponibil în limba română

Drew Creal

19 December 2013
WORKING PAPER SERIES - No. 1626
Details
Abstract
We propose a dynamic factor model for mixed-measurement and mixed-frequency panel data. In this framework time series observations may come from a range of families of parametric distributions, may be observed at different time frequencies, may have missing observations, and may exhibit common dynamics and cross-sectional dependence due to shared exposure to dynamic latent factors. The distinguishing feature of our model is that the likelihood function is known in closed form and need not be obtained by means of simulation, thus enabling straightforward parameter estimation by standard maximum likelihood. We use the new mixed-measurement framework for the signal extraction and forecasting of macro, credit, and loss given default risk conditions for U.S. Moody
JEL Code
C32 : Mathematical and Quantitative Methods→Multiple or Simultaneous Equation Models, Multiple Variables→Time-Series Models, Dynamic Quantile Regressions, Dynamic Treatment Effect Models, Diffusion Processes
G32 : Financial Economics→Corporate Finance and Governance→Financing Policy, Financial Risk and Risk Management, Capital and Ownership Structure, Value of Firms, Goodwill

Website-ul nostru utilizează module cookie

Utilizăm module cookie funcționale pentru a stoca preferințele utilizatorilor; module cookie analitice pentru a optimiza performanța website-ului; module cookie ale unor părți terțe instalate de serviciile furnizate de acestea și integrate în website. Poți opta să accepți sau să refuzi utilizarea acestora. Pentru mai multe informații sau pentru a-ți reevalua preferințele în ceea ce privește modulele cookie și jurnalele serverelor pe care le utilizăm: