Markov Rejim Değişim Modeli (MS-AR / MS-VAR)
Markov Regime-Switching Model (MS-AR / MS-VAR) · Ayrıca şöyle bilinir: regime-switching model, Markov-switching autoregression, MS-AR, MS-VAR, hidden Markov regime model, Markov Rejim Değiştirme Modeli (MS-AR / MS-VAR)
Markov rejim değişim modeli, bir zaman serisinin parametrelerinin, bir Markov zinciri tarafından yönetilen gizli rejimler arasında olasılıksal olarak değişmesine izin verir. Hamilton (1989) tarafından tanıtılan ve Kim ve Nelson (1999) tarafından daha da geliştirilen bu model, genişleme ve daralma gibi iş döngüsü evrelerini otomatik olarak tespit eder.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Makroekonomik serilerde genişleme ve daralma evreleri veya finansal serilerde sakin ve değişken dönemler gibi belirgin, tekrarlayan rejimler arasında makul bir şekilde gidip gelen sürekli bir zaman serisi için bir Markov değişim modeli kullanın. Makul derecede uzun bir seriye (en az yaklaşık 60 gözlem) ihtiyacınız vardır ve tahmin edilecek rejim sayısını (k) önceden belirlemelisiniz. Tahminleme, döngü evrelerinin sınıflandırılması ve açıklayıcı çalışmalar için uygundur, ancak rejim dinamiklerinin bir Markov zinciri tarafından iyi tanımlandığını varsayar.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- İş döngüsü genişlemeleri ve daralmaları gibi gizli rejimleri elle etiketlemeden otomatik olarak tanımlar ve tarihler.
- Kesme noktasının, otoregresif dinamiklerin ve hata varyansının rejimler arasında farklılaşmasına izin vererek yapısal değişimi ve asimetriyi yakalar.
- Tek bir kesin ayrım yerine her zaman noktası için olasılıksal (düzeltilmiş) rejim çıkarımı sağlar.
- Rejim sayısı k analist tarafından seçilmeli ve otomatik olarak öğrenilmez.
- Tahminleme, başlangıç değerlerine duyarlı olabilen ve yerel optimumlara yakınsayabilen çok modlu bir olabilirlik fonksiyonunu maksimize eder.
- Her rejimin tahmin edilebilmesi için yeterince sık ziyaret edildiği oldukça uzun bir seriye (yaklaşık 60 gözlem veya daha fazla) ihtiyaç duyar.
SSS
Kaç rejim kullanmalıyım?
Rejim sayısı k analist tarafından belirlenir, veriden öğrenilmez. İki rejim (örneğin genişleme ve daralma) klasik seçimdir; bilgi kriterleri ve ekonomik yorumlanabilirlik ile aday modelleri karşılaştırın ve yalnızca birkaç gözlemi yakalayan rejimler eklemekten kaçının.
Gizli Markov zinciri ne yapıyor?
Her zaman noktasında hangi gözlemlenmeyen rejimin aktif olduğunu yönetir. Rejimler arasındaki hareket sabit geçiş olasılıklarını takip eder, bu nedenle her rejimin bir derecede kalıcılığı vardır ve model, gözlemlenen verilerden her rejimin olasılığını çıkarır.
Rejimler gözlemlenmediğinde model nasıl tahmin edilir?
Maksimum olabilirlik ile. Hamilton filtresi, geçmiş verilere bağlı olarak her rejimin olasılığını özyinelemeli olarak hesaplar ve olabilirlik fonksiyonunu oluşturmak için gizli durumlar üzerinden marjinalleştirir; Bayesci Gibbs örnekleme bir alternatiftir. Olasılık fonksiyonu çok modlu olduğu için, birkaç başlangıç değeri denemek faydalıdır.
Bu, yapısal kırılma modelinden nasıl farklıdır?
Yapısal kırılma modeli, bilinmeyen bir tarihte tek seferlik, kalıcı bir değişiklik varsayarken, Markov değişim modeli, serinin iş döngüleri gibi döngüsel olgulara uyan olasılıksal olarak tekrarlayan rejimler arasında ileri geri hareket etmesine izin verir.
Kaynaklar
- Hamilton, J. D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica, 57(2), 357-384. DOI: 10.2307/1912559 ↗
- 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
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Markov Regime-Switching Model (MS-AR / MS-VAR). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/markov-switching
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Üstel GARCH (EGARCH)Ekonometri↔ karşılaştır
- Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite (GARCH)Ekonometri↔ karşılaştır
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR)Ekonometri↔ karşılaştır