Verallgemeinerte dynamische Faktormodelle; Darstellung und Vergleich zweier Schätzmethoden

Abstract

Verallgemeinerten dynamischen Faktormodelle sind multivariate Zeitreihenmodelle. Ein hochdimensionaler beobachtbarer stochastischer Prozess besitzt eine Aufspaltung in einen latenten und in einen Fehlerprozess, welche unkorelliert sind. Der latente Teil wird durch dynamische Faktoren getrieben. Der Fehlerprozess wird im Gegensatz zu bereits viel diskutierten dynamischen Frisch-Faktormodellen nicht als iid Prozess (im Querschnitt) angenommen, sondern darf schwache Abhängigkeiten im Querschnitt und über die Zeit haben. Forni, Hallin, Lippi, Reichlin und Stock, Watson haben Schätzmethoden für solche Modelle entwickelt, welche vorgestellt und verglichen werden.

Generalized dynamic factor models are multivariate time series models. A high dimensional stochastic process can be representated as a sum of a latent and an error process which are uncorrelated. The latent process is driven by dynamic factors. The error process is not assumed to be iid in the cross-section as in the Frisch factor models, but is allowed to be weakly correlated in the cross-section and over time.<br />Forni, Hallin, Lippi, Reichlin and Stock, Watson developed estimation procedures, which are presented and compared.