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安德烈亚·卡里罗;Todd E.克拉克。;马西米利亚诺·马塞利诺

具有随机波动性和非共轭先验的大型贝叶斯向量自回归。 （英语） Zbl 1452.62890号

《经济学杂志》。 212，第1期，137-154（2019）; 更正同上，227，第2号，506-512（2022）。
摘要：最近的研究表明，用于宏观经济数据预测和结构分析的可靠向量自回归（VAR）需要大量变量，并且需要对其波动性的时间变化进行建模。然而，由于计算复杂性，还没有论文提供综合这些特征的通用解决方案。此外，到目前为止，大数据集的同态贝叶斯VAR在很大程度上限制了参数的允许先验分布。本文针对具有时变波动性和一般先验的VAR（可能非常大），提出了一种新的贝叶斯估计方法。我们表明，从实证角度来看，新的估计方法在结构分析和样本外预测中都表现良好。

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MSC公司：

62第20页 统计学在经济学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

大数据;预测;结构性VAR

软件：

bvarsv型
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\textit{A.Carriero}等人，《经济学杂志》。212，编号1，137-154（2019；兹bl 1452.62890）
全文： 内政部 链接

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