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具有序相关辨识的稀疏动态因子模型的Bayes估计

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大型面板数据集（含N个变量）的分析涉及降维和优化信息提取方法。降维通常是通过将数据中的常见变化提取为几个因子（k，其中k

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  • Sylvia Kaufmann和Christian Schumacher，2013年。"具有阶数无关辨识的稀疏动态因子模型的贝叶斯估计,"工作文件13.04，瑞士国家银行，Gerzensee研究中心。
    • 手柄：RePEc:szg:worpap:1304号
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人：

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    1. 考夫曼（Kaufmann）、西尔维亚（Sylvia）和舒马赫（Schumacher）、克里斯蒂安（Christian），2019年。"具有顺序依赖和事后模式识别的稀疏动态因子模型的Bayes估计,"计量经济学杂志爱思唯尔，第210（1）卷，第116-134页。
    2. Simon Beyeler和Sylvia Kaufmann，2021。"减少形状因子增强VAR——利用稀疏性来包含有意义的因子,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第36卷（7），第989-1012页，11月。
    3. Simon Beyeler和Sylvia Kaufmann，2016年。"因子增强VAR重温——一种稀疏动态因子模型方法,"工作文件16.08，瑞士国家银行，Gerzensee研究中心。
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    8. Aßmann，Christian&Boysen-Hogrefe，Jens&Pape，Markus，2014年。"动态因素模型的贝叶斯分析：一种解决旋转问题的事后方法,"基尔工作文件1902年，基尔世界经济研究所（IfW Kiel）。
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    10. Necati Tekatli，2010年。"具有比较分析的贝叶斯广义因子模型（Generlestirilmis Faktor Modellerin Bayeyen Yaklasimi ve Karsilastirmali Analizi）,"工作文件1018，土耳其共和国中央银行研究和货币政策部。
    11. Aßmann，Christian&Boysen Hogrefe，Jens&Pape，马库斯，2016。"静态和动态因子模型的贝叶斯分析：旋转问题的事后方法,"计量经济学杂志爱思唯尔，第192（1）卷，第190-206页。
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