Bayesiansk vektorautoregression (BVAR)
Bayesiansk VAR lägger till Minnesota-prior eller andra prior-fördelningar till en vektorautoregressiv modell för att kontrollera överparametrisering. Den introducerades av Litterman (1986) och utvidgades till högdimensionella modeller av Bańbura, Giannone och Reichlin (2010), och presterar bättre än klassisk VAR på korta tidsserier och högdimensionella makroekonomiska prognoser.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Faktoraugmenterad vektorautoregression (FAVAR)Ekonometri↔ compare
- Markovregimskiftesmodell (MS-AR / MS-VAR)Ekonometri↔ compare
- Vanligaste minsta kvadratmetoden (OLS) RegressionEkonometri↔ compare
- Tröskel- och glidande övergångs-VAR (TVAR / STVAR)Ekonometri↔ compare
- Vektorautoregressionsmodell (VAR)Ekonometri↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →