主成分分析是从大量经济金融指标中提取共同信息、监测经济周期的重要工具，但传统方法需逐一判断变量是否平稳并选择转换方式，主观性强，且易受极端冲击干扰。本文提出一种自动化方法，无需预先识别变量的平稳性或非平稳类型，即可从混合数据中提取共同周期因子。基于美国FRED-MD数据库的研究表明，该方法能更清晰地识别经济周期转折，有效处理金融危机、新冠疫情等极端冲击，为构建宏观经济景气指数以及预测通胀和工业产出提供了更稳健的计量工具。成果于8月被计量经济学国际顶级期刊《Journal of Econometrics》接收。

Publication:                                                               

Journal of Econometrics

Author:

James D. Hamilton (corresponding author)

University of California, San Diego

Email:jhamilton@ucsd.edu

Xinwei Ma 

University of California, San Diego

Email:x1ma@ucsd.edu

Jin Xi

Academy of Mathematics and Systems Science

Email:xijin@amss.ac.cn