WikiDer > Байесовская векторная авторегрессия

Bayesian vector autoregression

В статистика и эконометрика, Байесовская векторная авторегрессия (BVAR) использует Байесовские методы оценить векторная авторегрессия (VAR). В этом отношении отличие от стандартных моделей VAR заключается в том, что параметры модели рассматриваются как случайные переменные, и априорные вероятности присвоены им.

Векторные авторегрессии - это гибкие статистические модели, которые обычно включают множество свободных параметров. Учитывая ограниченную длину стандарта наборы макроэкономических данных по сравнению с огромным количеством доступных параметров, байесовские методы становятся все более популярным способом решения проблемы чрезмерная параметризация. По мере увеличения отношения переменных к наблюдениям роль априорных вероятностей становится все более важной.[1]

Общая идея состоит в том, чтобы использовать информативные априорные значения, чтобы уменьшить неограниченную модель до экономного наивного эталона, тем самым уменьшая неопределенность параметров и повышая точность прогнозов (см. [2] для опроса).

Типичным примером является Усадка[необходимо разрешение неоднозначности] ранее предложенный Роберт Литтерман (1979),[3][4] и впоследствии разработан другими исследователями в Университет Миннесоты,[5][6] (т.е. Sims C, 1989), который известен в литературе BVAR как «Minnesota Prior». Информативность априорной можно установить, рассматривая ее как дополнительный параметр, на основе иерархической интерпретации модели.[7]

В частности, априор Литтермана / Миннесоты рассматривает нормальный априор для набора параметров с фиксированной и известной ковариационной матрицей, который будет оцениваться с помощью одного из следующих трех методов: 1) Одномерный AR, 2) Диагональный VAR - 3) Полный VAR.

Модель этого типа легко оценить с помощью Eviews, Stata или же р[8] Статистические пакеты.

Недавние исследования показали, что байесовская векторная авторегрессия является подходящим инструментом для моделирования больших наборов данных.[9]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Koop, G .; Коробилис Д. (2010). «Байесовские методы многомерных временных рядов для эмпирической макроэкономики» (PDF). Основы и тенденции в эконометрике. 3 (4): 267–358. CiteSeerX 10.1.1.164.7962. Дои:10.1561/0800000013. SSRN 1514412.
  2. ^ Карлссон, Суне (2012). Прогнозирование с помощью байесовской векторной авторегрессии. Справочник по экономическому прогнозированию. 2 млрд. С. 791–897. Дои:10.1016 / B978-0-444-62731-5.00015-4. ISBN 9780444627315.
  3. ^ Литтерман, Р. (1979). «Методики прогнозирования с использованием векторных авторегрессий». Рабочий документ Федерального резервного банка Миннеаполиса. нет. 115: pdf.
  4. ^ Литтерман, Р. (1984). «Определение VAR для макроэкономического прогнозирования». Отчет персонала Федерального резервного банка Миннеаполиса. нет. 92.
  5. ^ Доан, Т .; Литтерман, Р .; Симс, К. (1984). «Прогнозирование и условное проектирование с использованием реалистичных априорных распределений» (PDF). Эконометрические обзоры. 3: 1–100. Дои:10.1080/07474938408800053.
  6. ^ Симс, К. (1989). «Девять переменных вероятностная модель макроэкономического прогнозирования». Документ для обсуждения Федерального резервного банка Миннеаполиса. нет. 14: pdf.
  7. ^ Джанноне, Доменико; Ленза, Микеле; Примичери, Джорджио (2014). «Предварительный отбор для векторных авторегрессий». Обзор экономики и статистики. 97 (2): 436–451. CiteSeerX 10.1.1.375.7244. Дои:10.1162 / rest_a_00483.
  8. ^ Кущниг Н; Вашолд Л. BVAR: байесовские векторные авторегрессии с иерархическим предварительным отбором в R
  9. ^ Banbura, T .; Giannone, R .; Райхлин, Л. (2010). «Большие байесовские векторные авторегрессии». Журнал прикладной эконометрики. 25 (1): 71–92. Дои:10.1002 / jae.1137.

дальнейшее чтение