Модель векторной авторегрессии с изменяющимися во времени параметрами (TVP-VAR)
Модель векторной авторегрессии с изменяющимися во времени параметрами (TVP-VAR) расширяет стандартную векторную авторегрессию, позволяя коэффициентам и ковариациям ошибок постепенно изменяться во времени. Оцениваемая с помощью байесовских методов и MCMC-моделирования, она улавливает, как динамические взаимосвязи между макроэкономическими или финансовыми переменными смещаются в различных экономических режимах без необходимости предварительного задания точек разрыва.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Primiceri, G. E. (2005). Time varying structural vector autoregressions and monetary policy. Review of Economic Studies, 72(3), 821-852. DOI: 10.1111/j.1467-937X.2005.00353.x ↗
- Cogley, T., & Nason, J. M. (1995). Effects of the Hodrick-Prescott filter on trend and difference stationary time series: Implications for business cycle research. Journal of Economic Dynamics and Control, 19(1-2), 253-278. DOI: 10.1016/0165-1889(93)00781-X ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Vector Autoregression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/time-varying-parameter-var-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 Байесовского векторного авторегрессионного анализа (BVAR)Эконометрика↔ сравнить
- Фильтр КалманаБайесовские методы↔ сравнить
- Модель пространства состояний (фильтр Калмана)Эконометрика↔ сравнить
- Структурная векторная авторегрессия (SVAR)Эконометрика↔ сравнить
- Тест границ ARDL с изменяющимися во времени параметрамиЭконометрика↔ сравнить
- Векторная авторегрессия (VAR)Эконометрика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →