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贝叶斯非参数稀疏VAR模型

作者

上市的：
  • 莫妮卡·比利奥
  • 罗伯托·卡萨林
  • 卢卡·罗西尼

摘要

高维向量自回归（VAR）模型需要估计大量参数，并且可能存在推理问题。针对高维VAR模型，我们提出了一种新的贝叶斯非参数拉索先验（BNP-Lasso），可以提高估计效率和预测精度。我们的分层先验通过将VAR系数聚类为多个组，并将每个组的系数缩小到一个公共位置，从而克服了过参数化和过拟合问题。BNP-Lasso先验引起的聚类和收缩效应非常适合从时间序列中提取因果网络，因为它们考虑了现实网络中的一些风格化事实，即稀疏性、社区结构和边缘强度的异质性。因此，为了充分捕捉数据的丰富性并更好地理解金融和宏观经济风险，用于提取这些典型事实的网络账户的模型至关重要。

建议引用

  • Billio、Monica和Casarin、Roberto和Rossini、Luca，2019。"贝叶斯非参数稀疏VAR模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第212（1）卷，第97-115页。
    • 手柄：RePEc:eee:econom:v:212:y:2019年：i:1:p:97-115
    DOI:10.1016/j.jeconom.2019.04.022
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    • 莫妮卡·比利奥（Monica Billio）、罗伯托·卡萨林（Roberto Casarin）和卢卡·罗西尼（Luca Rossini），2016年。"贝叶斯非参数稀疏VAR模型,"论文1608.02740，arXiv.org，2018年10月修订。

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    引用人：

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    1. 莫妮卡·比利奥（Monica Billio）、罗伯托·卡萨林（Roberto Casarin）和卢卡·罗西尼（Luca Rossini），2016年。"贝叶斯非参数稀疏看似无关回归模型（SUR）,"工作文件2016:20，威尼斯大学“Ca’Foscari”经济系。
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      • 盖尔·马丁（Gael M.Martin）、大卫·弗雷泽（David T.Frazier）、沃普里·曼尼苏托恩（Worapree Maneesoonthorn）、鲁本·洛伊萨·马亚（Ruben Loaiza-Maya）、弗洛里安·胡贝尔（Florian Huber）、加里·库普（Gary Koop）、约翰·马霍（John Maheu）、迪迪。"经济学和金融学中的贝叶斯预测：现代回顾,"论文2212.03471，arXiv.org，2023年7月修订。
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