Regression model
베이지안 벡터 자기회귀 (BVAR)
베이지안 VAR은 벡터 자기회귀 모델에 미네소타 또는 다른 사전 분포를 추가하여 과대적합을 제어합니다. Litterman (1986)에 의해 도입되었고 Bańbura, Giannone 및 Reichlin (2010)에 의해 고차원으로 확장되었으며, 짧은 시계열 및 고차원 거시경제 예측에서 고전적인 VAR보다 뛰어난 성능을 보입니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/bvar
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