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集识别模型的稳健贝叶斯推理

作者

上市的：
  • 拉菲拉·贾科米尼

    （伦敦大学学院财政研究所）

  • 北川彻

    （伦敦大学学院财政研究所）

摘要

本文采用多正态（稳健）贝叶斯方法，调和了集识别模型中贝叶斯推理和频率推理之间的渐近不一致性。我们提出了在集识别模型中进行贝叶斯推理的新工具。我们表明，这些工具在有限样本中具有明确的后验解释，并且从频率学家的角度来看是渐近有效的。其主要思想是构造一个先验类来消除分歧的根源：需要指定一个不可查看的先验。通过报告给定事件和/或“后验均值集”的“后验下限和上限概率”以及相关的“稳健可信区域”，可以总结出相应的后验分类。我们证明了后验均值集是真识别集的一致估计，如果真识别集是凸的，鲁棒可信区域对真识别集具有正确的频率渐近覆盖。否则，该方法可以解释为提供了关于所识别集合的凸壳的后验推断。对于集识别结构向量自回归中的脉冲响应分析，新工具可用于克服或量化标准贝叶斯推理对选择不可行先验的敏感性。

建议引用

  • Raffaella Giacomini和Toru Kitagawa，2018年。"集识别模型的稳健贝叶斯推理,"CeMMAP工作文件CWP61/18，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    • 手柄：RePEc:ifs:cemmap:61/18
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    IDEAS上列出的参考文献

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      • Raffaella Giacomini、Toru Kitagawa和Alessio Volpicella，2020年。"不确定标识,"CeMMAP工作文件CWP33/20，财政研究所微观数据方法与实践中心。
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