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动态因子模型的经验Bayes方法

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼
  • 吉尔特·梅斯特斯

    （阿姆斯特丹VU大学）

摘要

我们考虑动态因素模型，其中载荷矩阵、动态因素和扰动被视为潜在的随机过程。我们提出了经验贝叶斯方法，能够有效地基于收缩率估计载荷和系数。我们表明，与标准最大似然估计相比，我们的估计具有更低的二次损失。我们在蒙特卡洛研究中研究了有限样本性质的方法。最后，我们介绍并讨论了使用我们的经验贝叶斯方法对美国宏观经济时间序列进行预测的实证研究结果。

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  • Siem Jan Koopman和Geert Mesters，2014年。"动态因子模型的经验Bayes方法,"廷伯根研究所讨论文件14-061/III，廷伯根研究所。
    • 手柄：RePEc:tin:wppaper:20140061
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    引文

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    最相关的项目

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    1. Stock，J.H.&Watson，M.W.，2016年。"宏观经济学中的动态因子模型、因子增强向量自回归和结构向量自回归,"宏观经济学手册，摘自：J.B.Taylor&Harald Uhlig（编辑），宏观经济学手册，第1版，第2卷，第0章，第415-525页，爱思唯尔。
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    3. 詹姆斯·桑皮，2016年。"高维因子模型：经验贝叶斯方法,"工作文件75，秘鲁经济协会。
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    20. Kihwan Kim和Norman Swanson，2013年。"基于混合频率数据集的扩散指数模型描述与估计,"部门工作文件201315年，罗格斯大学经济系。

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    • C32号机组-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程；状态空间模型
    • C43型-数学和定量方法——计量经济学和统计方法：专题——指数和聚合

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