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向量自回归的先验选择

作者

上市的：
  • 多梅尼科·贾诺内

    （卢森堡大学、布鲁塞尔自由大学和CEPR）

  • 米歇尔·伦萨

    （欧洲中央银行和布鲁塞尔自由大学）

  • 乔治·普里米塞里

    （西北大学、CEPR和NBER）

摘要

向量自回归（VAR）是一种灵活的时间序列模型，可以捕捉宏观经济变量之间复杂的动态相互关系。然而，它们密集的参数化导致不稳定的推断和不准确的样本外预测，特别是对于具有多变量的模型。这个问题的一个解决方案是使用信息先验，以便将丰富参数化的无限制模型缩小到简约的naıve基准，从而减少估计的不确定性。本文研究了这些先验信息的最佳选择，并将其作为附加参数，以层次建模的精神进行处理。这种方法有理论依据，易于实施，大大减少了先验设置中主观选择的数量和重要性。此外，它在样本外预测和因子模型以及脉冲响应函数估计的准确性方面表现良好。©2015哈佛大学和麻省理工学院校长和研究员

建议引用

  • Domenico Giannone和Michele Lenza以及Giorgio E.Primiceri，2015年。"向量自回归的先验选择,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第97卷（2），第436-451页，5月。
    • 手柄：RePEc:tpr:重申：v:97:y:2015:i:2:p:436-451
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    1. Miranda-Agrippino，Silvia&Ricco，Giovanni，2018年。"贝叶斯向量自回归,"华威经济研究论文系列（TWERPS）1159年，华威大学经济系。
    2. repec:hal:spmain:info:hdl:2441/27od5pb99881folvtfs8s3k16l未在IDEAS上列出
    3. Karlsson，Sune，2013年。"贝叶斯向量自回归预测,"经济预测手册，收录于：G.Elliott&C.Granger&A.Timmermann（编辑），经济预测手册，第1版，第2卷，第0章，第791-897页，爱思唯尔。
    4. Warne，Anders&Coenen，Günter&Christoffel，Kai，2010年。"使用DSGE模型进行预测,"工作文件系列1185年，欧洲中央银行。
    5. Silvia Miranda-Agrippino和Giovanni Ricco，2021年。"贝叶斯局部投影,"工作文件哈尔-03373574，哈尔。
    6. 托马斯·沃兹尼亚克（Tomasz Wozniak），2016年。"罕见事件与风险感知：来自福岛核事故的证据,"经济系-工作文件系列2021年，墨尔本大学。
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    关键词

    向量自回归;VAR（无功功率）;宏观经济;参数化;样本外预测;无限制模型;na-ve基准;分层建模;脉冲响应函数;
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