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使用未知因子数和随机波动的动态因子模型预测GDP：贝叶斯方法

作者

上市的：
  • 张艺晓
  • Yu，Cindy L。
  • 李海涛

摘要

实时即时预测是指在发布直接指标（如季度GDP数据）之前，根据及时发布的经济序列（如月度宏观经济数据）评估当前经济状况。动态因子模型（DFM）广泛应用于计量经济学中，用于桥接不同频率的序列，并实现降维。然而，大多数使用DFM的研究通常假设已知因素的数量。提出了一种贝叶斯方法，用于识别未知因子数，并在实时即时预测框架中准确估计DFM的潜在动态因子。该方法可以处理实时即时预测分析中的不平衡数据。此外，考虑使用粒子吉布斯反向模拟算法有效地获得月序列中的估计随机波动率（SV）。通过模拟研究和使用美国市场上几个类别的月度数据序列预测美国季度GDP增长的实证研究，验证了该方法的有效性。模拟和实证研究都表明，拟议的贝叶斯方法是实时预测美国季度GDP的可行选择。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:ecosta:v:24:y:2022:i:c:p:75-93
    DOI:10.1016/j.ecosta.2021.08.009
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