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时间分解是官方统计中常用的一种方法，用于对 GDP 等关键经济指标进行高频估计。传统上，这种方法仅依赖几个高频指标系列来生成估计值。然而，大量且不断增加的行政和替代数据源的盛行促使需要将这种方法调整为高维设置。在本文中，我们提出了一种新颖的稀疏时间分解程序，并将其与经典的 Chow-Lin 方法进行了对比。我们通过模拟研究展示了我们提出的方法的性能，强调了实现的各种优势。我们还探讨了它在英国国内生产总值数据分解中的应用，证明了该方法在潜在指标数量大于低频观测数量时能够发挥作用。

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