×
米查尔·弗兰塔

罕见冲击与非线性：是什么推动了经济中的极端事件？一些经验证据。 （英文） Zbl 1401.91492号

《经济学杂志》。动态。控制 75, 136-157 (2017).
小结：小规模向量自回归（VAR）用于阐明极端冲击和非线性在经济压力事件中的作用。该模型侧重于信贷/金融市场与实体经济之间的联系，并根据美国1984年至2013年的季度数据进行估算。极端冲击是通过假设\（t\）分布的简化形式的冲击来解释的。激波传播机制中的状态转换的可能性允许非线性。在误差分布中发现了胖尾的有力证据。此外，结果表明，解释极端冲击而非显式非线性建模有助于该模型的解释力。最后，结果表明，如果考虑非线性和带有厚尾的激波分布，密度预测的准确性会提高。

MSC公司：

91B82号 统计方法；经济指标与措施
91B84号 经济时间序列分析
91B70型 经济学中的随机模型
91B51型 动态随机一般均衡理论
91B55型 经济动态

关键词：

非线性；肥大的尾巴；贝叶斯VAR；密度预测

软件：

bvarsv公司；吉布斯特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Franta}，J.Econ。动态。控制75，136--157（2017；Zbl 1401.91492）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] Aldo，T.，用于评估分层贝叶斯和经验贝叶斯模型的贝叶斯预测信息标准，生物统计学，94，2，443-458，（2007）·Zbl 1132.62005年
[2] Balke，N.S.，《信贷和经济活动：信贷制度和冲击的非线性传播》，《经济学评论》。统计，82，2，344-349，（2000）
[3] 伯南克，B.S。；格特勒，M。；Gilchrist，S.，《金融加速器与质量飞行》，《经济学评论》。Stat.，78，1-15，（1996）
[4] Brave，S。；Butters，A.R.，《诊断金融系统：金融状况和金融压力》，国际期刊中心。银行。，8, 2, 191-239, (2012)
[5] Canova，F.，《应用宏观经济研究方法》（2007），普林斯顿大学出版社，新泽西州·Zbl 1118.62126号
[6] Chahad，M.，Ferroni F.，2014年。结构性VAR、罕见事件和欧元区信贷风险的传递、油印、法国银行。
[7] Chen，C.W.S。；Lee，J.C.，阈值自回归的贝叶斯推断，J.Time-Ser。分析。，16483-492，（1995年）·Zbl 0833.62083号
[8] Chib，S。；Ramamurthy，S.，带学生t-错误的DSGE模型，经济学。版次：33、1-4、152-171（2014）·Zbl 1491.62197号
[9] Chiu，J.，Mumtaz，H.，Pinter，G.，2014年。VAR模型中的肥尾巴，工作文件714，伦敦玛丽女王大学经济与金融学院
[10] 科尔迪亚，V。；Negro，医学博士。；Greenwald，D.L.，《罕见冲击，大衰退》，J.Appl。经济。，29, 7, 1031-1052, (2014)
[11] Ferraresi，T。；Roventini，A。；Fagiolo，G.，《财政政策和信贷制度：TVAR方法》，J.Appl。经济。，30, 7, 1047-1072, (2015)
[12] 吉尔克斯，W.R。；Wild，P.，吉布斯采样的自适应抑制采样，应用。Stat.，41，2，337-348，（1992年）·Zbl 0825.62407号
[13] Hubrich，K。；Tetlow，R.J.，《金融压力和经济动态：危机的传播》，J.Monet。经济。，70, 100-115, (2015)
[14] 库普，G。；Potter，S.M.，内生延迟阈值模型的贝叶斯分析，J.Bus。经济。统计，21，1，93-103，（2003）
[15] 利特曼，R.B.，1979年。《使用向量自回归进行预测的技术》，明尼阿波利斯联邦储备银行第115号工作文件
[16] McCallum，J.，《信贷配给与货币传导机制》，《美国经济》。修订版，81、4、946-951（1991）
[17] Ng、S。；Wright，J.H.，《大衰退对预测和宏观经济建模的事实和挑战》，J.Econ。点燃。，51, 4, 1120-1154, (2013)
[18] Primiceri，G.E.，《时变结构向量自回归与货币政策》，《经济评论》。螺柱，72，821-852，（2005）·Zbl 1106.91047号
[19] Raftery，A.E。；Lewis，S.，Gibbs采样器中有多少次迭代？，（伯纳多·J；伯杰·J；达维德·A·P；史密斯·A·F·M，贝叶斯统计学，（1992），牛津大学出版社，牛津），763-773
[20] Serwa，D.，《银行危机与信贷和产出之间的非线性联系》，Appl。经济。，44, 8, 1025-1040, (2012)
[21] Sims，C.A.，《解开2007-09年经济衰退的渠道：评论》，布鲁克。巴普。经济。法案。，1, 141-148, (2012)
[22] 施皮盖尔哈特，D.J。；贝斯特，N.G。；卡林，B.P。；van der Linde，A.，模型复杂性和拟合的贝叶斯度量，J.R.Stat.Soc.Ser。B、 64、4、583-639（2002）·Zbl 1067.62010年
[23] 股票，J.H。；Watson，M.W.，《解开2007-09年经济衰退的渠道》，布鲁克。巴普。经济。法案。，1, 81-135, (2012)
[24] Vuong，Q.，模型选择和非嵌套假设的似然比检验，计量经济学，57，307-333，（1989）·Zbl 0701.62106号
[25] Waggoner，F.D。；查，T.，《动态多元模型中的条件预测》，《经济评论》。《法律总汇》，81，4639-651，（1999）
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。