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大时变参数模型的柔性混合先验

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上市的:
  • 尼科·豪森伯格

摘要

时变参数(TVP)模型通常假设TVP是按照随机游动演化的。然而,这种假设可能有问题,因为它意味着系数会以无界的方式平滑变化。通过为大规模向量自回归(VAR)中的TVP提出灵活的运动定律,这一假设得到了放松。我们仔细设计了状态方程中系数的分层混合先验函数,而不是对潜在状态施加限制性的随机游走演化。这些先验有效地允许区分系数根据随机游走演变的周期和TVP更好地由平稳随机过程表征的时间。此外,该方法能够通过在必要时将小参数变化推向零来引入动态稀疏性。通过两个应用说明了该模型的优点。使用合成数据,这些灵活的建模技术可以得到精确的参数估计。当应用于美国数据时,该模型在系数上揭示了有趣的低频动力学模式,并与广泛的竞争模型进行了很好的预测。

建议引用

  • Niko Hauzenberger,2021年。"大时变参数模型的柔性混合先验,"计量经济与统计爱思唯尔,第20卷(C),第87-108页。
  • 手柄:RePEc:eee:ecosta:v:20:y:2021:i:c:p:87-108
    DOI:10.1016/j.ecosta.2021.06.001
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    1. Niko Hauzenberger,2020年。"大时变参数模型的柔性混合先验,"论文2006.10088,arXiv.org,2020年11月修订。
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    12. 盖尔·马丁(Gael M.Martin)、大卫·弗雷泽(David T.Frazier)、沃普里·曼尼苏托恩(Worapree Maneesoonthorn)、鲁本·洛伊萨·马亚(Ruben Loaiza-Maya)、弗洛里安·胡贝尔(Florian Huber)、加里·库普(Gary Koop)、约翰·马尤(John Maheu)、迪迪。"经济学和金融学中的贝叶斯预测:现代综述,"论文2212.03471,arXiv.org,2023年7月修订。
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    20. Sebastian Ankargren和Paulina Jon'eus,2019年。"大型混频贝叶斯VAR模型的估计,"论文1912.02231,arXiv.org。

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