Zamanla Değişen Parametreli VAR (TVP-VAR)
Time-Varying Parameter VAR (TVP-VAR) · Ayrıca şöyle bilinir: Time-Varying Parameter Vector Autoregression, TVP-SVAR, Stochastic Coefficient VAR, Zamana Göre Değişen Parametreli VAR
TVP-VAR, hem VAR katsayılarının hem de şok kovaryans matrisinin rassal yürüyüşler olarak zaman içinde sürekli olarak evrimleşmesine izin veren Bayesci çok değişkenli bir zaman serisi modelidir. ABD para politikası aktarımını incelemek üzere Primiceri (2005) tarafından tanıtılan model, kırılmaların ne zaman meydana geldiğine dair önsel bilgi gerektirmeden yapısal değişiklikleri ve rejim kaymalarını yakalar; bu da onu makroekonomi, finans ve ekonomik ilişkilerin zaman içinde istikrarsız olduğundan şüphelenilen herhangi bir ortam için vazgeçilmez kılar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Teori veya tarihsel kanıtlar, makroekonomik veya finansal değişkenler arasındaki ilişkilerin örneklem dönemi boyunca — örneğin, para politikası rejimleri, finansal krizler veya yapısal reformlar arasında — kaydığını gösterdiğinde TVP-VAR'ı kullanın. Model, zaman değişimini güvenilir bir şekilde belirlemek için orta derecede uzun bir zaman serisi (tipik olarak T ≥ 80 çeyrek) gerektirir. Temel varsayımlar arasında rassal yürüyüş parametre evrimi ve log-normal dağılımlı rassal oynaklık yer alır. Kısa örneklemler, önsel büzülme (shrinkage priors) olmayan yüksek boyutlu sistemler veya tamamen kesitsel sorular için daha az uygundur. Alternatifler arasında ayrık rejim değişiklikleri için eşik VAR, büyük değişken kümeleri için faktör-katkılı VAR veya yüksek boyutlu paneller için zamanla değişen DFM yer alır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Önceden kırılma tarihleri belirlemeden hem katsayıların hem de şok varyanslarının zaman değişimini eşzamanlı olarak yakalar
- Parametre belirsizliğini sonsal güven aralıkları aracılığıyla doğal olarak ölçen tutarlı bir Bayesci çerçeveye dayanır
- Politika veya şok aktarımının rejimler boyunca nasıl evrildiğini ortaya koyan zamanla değişen dürtü yanıt fonksiyonları üretir
- Ampirik makroekonomide yaygın olarak benimsenen bir ölçüt olup, büyük bir literatürle tekrarlanabilirliği ve karşılaştırılabilirliği sağlar
- Hesaplama açısından yoğun MCMC tahmini, değişken veya gecikme sayısı arttıkça (boyutluluk laneti) imkansız hale gelir
- Uzun zaman serileri gerektirir — seyrek veriler gerçek zaman değişimini tahmin gürültüsünden ayırmayı zorlaştırır
- Parametreler için rassal yürüyüş varsayımı, yapısal değişiklikler ani olduğunda değil de kademeli olduğunda çok kısıtlayıcı olabilir
- Sonsal sonuçlar, özellikle durum denklemlerinin yenilik varyanslarına ilişkin öncelere duyarlı olabilir
SSS
TVP-VAR, yapısal kırılmaları olan standart bir VAR'dan nasıl farklıdır?
Yapısal kırılmaları olan bir VAR, katsayıların parça parça sabit olduğunu varsayar ve araştırmacının tam kırılma tarihlerini belirtmesini veya istatistiksel olarak tespit etmesini gerektirir. TVP-VAR bunun yerine katsayıların rassal yürüyüşler olarak sürekli evrimleşmesine izin verir, bu nedenle önceden sabitlenmesi gereken kırılma noktası yoktur. Bu esneklik, daha yüksek hesaplama talebi ve düzgün değişimi güvenilir bir şekilde belirlemek için daha uzun örneklere duyulan ihtiyaç maliyetiyle gelir.
TVP-VAR'da rassal oynaklık zorunlu mudur?
Hayır, ancak şiddetle tavsiye edilir. Rassal oynaklık olmadan model, sabit hata varyansları varsayar, bu da Büyük Mutabakat veya Küresel Finans Krizi gibi farklı oynaklık rejimlerini kapsayan makroekonomik veriler için makul değildir. Bunu ihmal etmek, zamanla değişen katsayıların heteroskedastisiteyi emmesine neden olabilir ve gerçek parametre değişimi tahminlerini yanlı hale getirebilir. Primiceri (2005), bu nedenle varsayılan olarak rassal oynaklık içerir.
TVP-VAR'ı hangi yazılımlar tahmin edebilir?
Primiceri'nin (2005) orijinal koduna eşlik eden Matlab kodu yaygın olarak dolaşımdadır ve birçok uzantının temelini oluşturur. bvartools ve BGVAR gibi R paketleri, kullanışlı sarmalayıcılarla varyantları uygular. Python kullanıcıları, özel belirlemeler için PyMC veya Stan'dan yararlanabilir. Birçok merkez bankası araştırma departmanı, büyük ölçekli TVP-VAR analizlerini çalıştırırken hız için optimize edilmiş dahili Fortran veya Julia uygulamaları bulundurur.
Kaynaklar
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Time-Varying Parameter VAR (TVP-VAR). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/tvp-var
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Yapısal Vektör Otoregresyonu (SVAR)Ekonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır