bvarsv公司

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参考文献(79篇文章引用,1标准件)

显示79个结果中的1到20个。
按年份排序(引用)
  1. Chan,Joshua C.C.;Eisenstat,Eric;Strachan,Rodney W.:在大型TVP-VAR中减少状态空间维度(2020)
  2. Fisher,Jared D.;Pettenuzzo,Davide;Carvalho,Carlos M.:多元贝叶斯动态线性模型的最优资产配置(2020年)
  3. Sune Karlsson;厄斯特霍姆,Pär:公司债券收益率利差与实体经济之间的关系:稳定还是时变?(2020年)
  4. 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
  5. 多元可量测性与多元时间结构预测(Mike West:2020年不确定性预测)
  6. 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)第十四章
  7. Angela Bitto;Frühwirth Schnater,Sylvia:在时变参数模型框架中实现收缩(2019)
  8. Carriero,Andrea;Clark,Todd 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年)
  9. Riie,Kaoru;West,Mike:决策问题中多步优化的贝叶斯仿真(2019)
  10. 乔治·卡皮塔尼奥斯(George Kapetanios);里卡多·M·马索洛(Masolo,Riccardo M.);彼得罗娃(Petrova),卡特琳娜(Katerina);马修(Waldron),马修:英国经济的时变参数结构模型(2019年)
  11. Koop,Gary;Korobilis,Dimitris;Pettenuzzo,Davide:贝叶斯压缩向量自回归(2019)
  12. Korobilis,Dimitris;Pettenuzzo,Davide:高维向量自回归的自适应层次先验(2019)
  13. McAlinn,Kenichiro;West,Mike:时间序列预测中的动态贝叶斯预测综合(2019)
  14. 赫尔默最大似然估计(2019年)
  15. 纽瑟,克劳斯:时变理性预期模型(2019)
  16. Petrova,Katerina:DSGE模型中时变波动率的准贝叶斯估计(2019年)
  17. Petrova,Katerina:时变参数VAR模型的准贝叶斯局部似然法(2019)
  18. Smith,Simon C.;Timmermann,Allan;Zhu,Yinchu:带中断的面板模型中的变量选择(2019)
  19. 王斌:测算中国自然利率:时变视角(2019)
  20. 张文:解读1990年后产出缓慢复苏的原因(2019年)