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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ASDS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Applied Statistics and Data Science</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8433</issn><eissn>3066-8441</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ASDS.2026010011</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>一类自适应权重下的混频逻辑回归模型及其应用研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/1/10.61369/ASDS.2026010011</url><author>呼可可,刘梦丽</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>2</volume><issue>1</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-01-20</published-time></date></history><abstract>混频数据在经济预测中具有重要价值，但传统处理方法往往因同频化操作而损失高频信息。本文研究了混合频率数据下的逻辑回归建模问题，为了提升对高频数据的信息利用率，我们提出了一种迭代加权优化算法，模拟结果表明，优化权重可以显著提高回归系数的估计精度，降低估计系数的偏差和标准差。实证结果显示，优化权重对经济衰退风险的识别灵敏度更强。本文为混频数据下的二分类预测提供了新的方法参考。</abstract><keywords>混频数据,逻辑回归模型,自适应权重,经济风险评估</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]Andreou, E., Ghysels, E. Regression models with mixed sampling frequencies[J]. Journal of Econometrics, 2010.[2] 江丽. 基于日内高频数据的Logit 回归模型及其应用研究&amp;mdash;&amp;mdash; 以螺纹钢期货为例[D]. 广州大学, 2025.[3] 刘营. 中国经济增长的高维混频短期预测与精度提升机理研究[D]. 吉林大学, 2023.[4] 许敏. 基于自适应权重函数的MIDAS-GARCH 模型及其应用研究[D]. 广州大学, 2025.[5]Audrino, F., Kostrov, A., and Kostrov, J. Predicting U.S. Bank Failures with MIDAS Logit Models[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2019.[6] 祝子逸, 朱敏, 杨爱军等. 基于稀疏组惩罚混频数据抽样模型的中国宏观经济预测[J]. 数理统计与管理, 2024.[7] 卓杏轩. 高维非线性混频数据模型及应用研究[D]. 合肥工业大学, 2019.[8] 于洋. 混频数据回归模型的建模理论、分析技术研究[D]. 东北财经大学, 2016.[9] 刘汉. 中国宏观经济混频数据模型的研究与应用[D]. 吉林大学, 2013.[10]Ghysels, E. and Qian, H. Estimating MIDAS regressions via OLS with polynomial parameter profiling[J]. Econometrics and Statistics, 2019.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
