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动态因子模型的经验Bayes方法

作者

上市的：
  • S.J.科普曼

    （阿姆斯特丹VU大学、廷伯根研究所和奥胡斯大学CREATES）

  • G.计量器

    （蓬佩法布拉大学、巴塞罗那GSE和荷兰犯罪与执法研究所）

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，以实现基于收缩的载荷和系数估计。我们研究了大型蒙特卡罗研究中的方法，在该研究中，我们评估了二次损失函数的经验贝叶斯方法的有限样本特性。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。

建议引文

  • S.J.Koopman和G.Mesters，2017年。"动态因子模型的经验Bayes方法,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第99卷（3），第486-498页，7月。
    • 手柄：RePEc:tpr:重申：v:99:y:2017:i:3:p:486-498
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    引文

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    引用人：

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    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和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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    • 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
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