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通过特征系统表示估计和应用自回归模型

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  • 莱奥·克里普纳

摘要

本文介绍了特征系统自回归（EAR）框架，该框架允许根据AR模型的特征值和特征向量直接指定、估计和应用AR模型。因此，EAR估计可以对AR动力学施加各种约束，而这些约束在标准线性估计中是不可能实现的。例如，限制特征值大小以控制均值回复率，另外强制要求特征值是真实的和正的以避免明显的振荡行为，并消除时变AR中爆炸性事件的可能性。EAR框架还生成封闭形式的AR预测和相关方差，预测和数据可以分解为与AR特征值相关的组件，以便为评估模型提供额外的诊断。

建议引用

  • 利奥·克里普纳（Leo Krippner），2023年。"通过特征系统表示估计和应用自回归模型,"CAMA工作文件2023-47年，澳大利亚国立大学克劳福德公共政策学院应用宏观经济分析中心。
    • 手柄：RePEc:een:camaaa:2023-47年
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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    19. repec:dau：论文：123456789/15030未列入IDEAS
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    自回归;滞后多项式;本征值;特征向量;伴随矩阵;
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    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型；模拟方法
    • 第63页-数学与定量方法——数学方法；规划模型；数学与仿真建模--计算技术

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