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Joshua C.Chan。;埃里克·艾森斯塔特;加里·库普

大型贝叶斯VARMA。 （英语） Zbl 1420.62373号

《经济学杂志》。 192，第2期，374-390（2016）.
综述：向量自回归移动平均（VARMA）模型具有许多理论性质，这应该使其在实证宏观经济学家中流行。然而，由于过度参数化问题、难以确保识别和计算挑战，它们很少在实践中使用。随着人们对高维多元时间序列模型的兴趣日益浓厚，VARMA的这些问题变得更加尖锐，这也解释了VAR在该领域的主导地位。在本文中，我们开发了一种用于VARMA推理的贝叶斯方法，它克服了这些问题。它在有效的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法的背景下共同确保了识别和简约性。我们在涉及多达12个因变量的宏观经济应用中使用这种方法。我们发现我们的算法能够成功工作，并提供了VAR所提供的以外的见解。

引用于9文件

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
2015年1月62日 贝叶斯推断
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

VARMA标识;马尔科夫蒙特卡洛;贝叶斯主义者;随机搜索变量选择

软件：

bvarsv公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.C.C.Chan}等人，J.Econom。192、2号、374--390（2016；Zbl 1420.62373）
全文： 内政部 链接

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