Байесов векторна авторегресия (BVAR)
Байесовият VAR добавя Миннесотски или други априорни разпределения към векторно авторегресивен модел за контрол на свръхпараметризацията. Въведен от Litterman (1986) и разширен до високи размерности от Bańbura, Giannone и Reichlin (2010), той превъзхожда класическия VAR при къси серии и високомерни макроикономически прогнози.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Litterman, R. B. (1986). Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions—Five Years of Experience. Journal of Business & Economic Statistics, 4(1), 25-38. DOI: 10.1080/07350015.1986.10509491 ↗
- Bańbura, M., Giannone, D., & Reichlin, L. (2010). Large Bayesian Vector Auto Regressions. Journal of Applied Econometrics, 25(1), 71-92. DOI: 10.1002/jae.1137 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/bvar
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Факторно-допълнена векторна авторегресия (FAVAR)Иконометрия↔ compare
- Модел на Марковски превключващи се режими (MS-AR / MS-VAR)Иконометрия↔ compare
- Метод на най-малките квадрати (МНК)Иконометрия↔ compare
- Векторна авторегресия с праг и плавен преход (TVAR / STVAR)Иконометрия↔ compare
- Модел на векторна авторегресия (VAR)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →