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bvarsv:具有随机波动率和时变参数的向量自回归模型的贝叶斯分析。Primiceri提出的模型的R/C++实现(“时变结构向量自回归和货币政策”,《经济研究评论》,2005年),重点是生成后验预测分布。


zbMATH中的参考文献(参考文献93篇文章,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 埃克特,弗洛里安人;亨德曼,罗布J。;Panagiotelis,Anastasios:使用贝叶斯预测调节预测瑞士出口(2021年)
  2. Yoshito,Funashima:时频回归(2021)
  3. 哈克,卡齐;马格努森,Leandro M.:美国的不确定性冲击和通货膨胀动态(2021年)
  4. Marfatia,Hardik A.:模拟美国各州房价同步及其随时间变化的宏观经济联系(2021年)
  5. Nakajima,Jouchi:具有偏态分布的多元随机波动率模型估计(2021)
  6. 优素福,卡西夫;Ng,Serena:用时变参数推进高维预测回归(2021)
  7. 阿尔伯克基,布鲁诺;伊瑟林豪森,马丁;奥皮茨,弗雷德里克:《货币政策与美国住房扩张:时变供应弹性的案例》(2020)
  8. 安卡格伦,塞巴斯蒂安;未关闭,Måns;Yang,Yukai:具有稳态先验的弹性混合频率向量自回归(2020)
  9. 卡里亚尼,皮特;杜特斯库,阿德里安娜;霍伊纳鲁,Răzvan;Stănilă,Georgiana Oana:生产网络结构和货币政策冲击的影响:来自经合组织的证据(2020年)
  10. 陈乔舒亚。;艾森斯塔特,埃里克;Strachan,Rodney W.:减少大型TVP-VAR中的状态空间维度(2020)
  11. 费舍尔,贾德。;佩特努佐,戴维德;Carvalho,Carlos M.:多元贝叶斯动态线性模型的最优资产配置(2020)
  12. 苏内州卡尔森;厄斯特霍姆,Pär:公司债券收益率利差与实体经济的关系:稳定还是时变?(2020年)
  13. 苏内州卡尔森;厄斯特霍姆,Pär:美国奥肯定律的混合时变参数贝叶斯VAR分析(2020)
  14. 麦卡林,健一郎;Aastveit、Knut是;中岛俊治;Mike West:宏观经济预测中的多元贝叶斯预测综合(2020)
  15. 中岛俊志:“多元时间序列的贝叶斯预测:可扩展性、结构不确定性和决策”(2020年)的讨论
  16. 曾国平;杨子超:比特币交易中的价格分散(2020)
  17. West,Mike:多元时间序列的贝叶斯预测:可伸缩性、结构不确定性和决策(2020)
  18. Angela Bitto Nemling,Annalisa Cadonna,Sylvia Frühwirth Schnater,Peter Knaus:使用R包收缩TVP在时变参数模型框架中的收缩(2019)阿尔十四
  19. 比托,安吉拉;Frühwirth Schnatter,Sylvia:在时变参数模型框架中实现收缩(2019)
  20. 卡里罗,安德里亚;克拉克,托德·E。;Marcellino,Massimiliano:具有随机波动性和非共轭先验的大型贝叶斯向量自回归(2019)