Авторегрессионная модель с изменяющимися во времени параметрами (TVP-AR)
Модель авторегрессии с изменяющимися во времени параметрами (TVP-AR) расширяет классическую AR-модель, позволяя ее авторегрессионным коэффициентам изменяться со временем, как правило, по схеме случайного блуждания. Представленная в виде системы пространства состояний, модель улавливает постепенные структурные изменения в динамике унивариатного временного ряда без наложения фиксированной даты разрыва.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Cogley, T., & Sargent, T. J. (2005). Drifts and volatilities: Monetary policies and outcomes in the post WWII US. Review of Economic Dynamics, 8(2), 262-302. DOI: 10.1016/j.red.2004.10.009 ↗
- Kim, C.-J., & Nelson, C. R. (1999). State-Space Models with Regime Switching: Classical and Gibbs-Sampling Approaches with Applications. MIT Press. ISBN: 978-0262112383
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/time-varying-parameter-ar-model
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Эконометрика↔ сравнить
- Фильтр КалманаБайесовские методы↔ сравнить
- Модель пространства состояний (фильтр Калмана)Эконометрика↔ сравнить
- Модель стохастической волатильности (Хестон)Финансы↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →