ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Байєсівська векторна авторегресія (BVAR)×Порогова та згладжена VAR (TVAR / STVAR)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19861998
Автор методуLitterman (1986); Bańbura, Giannone & Reichlin (2010)Tsay (multivariate threshold modelling)
ТипBayesian multivariate time-series modelNonlinear multivariate time-series model
Основоположне джерелоLitterman, R. B. (1986). Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions—Five Years of Experience. Journal of Business & Economic Statistics, 4(1), 25-38. DOI ↗Tsay, R. S. (1998). Testing and Modeling Multivariate Threshold Models. Journal of the American Statistical Association, 93(443), 1188-1202. DOI ↗
Інші назвиBVAR, Bayesian vector autoregression, Minnesota prior VAR, Bayesian VAR (BVAR)TVAR, STVAR, regime-switching VAR, threshold VAR
Пов'язані55
ПідсумокBayesian VAR adds Minnesota or other prior distributions to a vector autoregressive model to control over-parameterisation. Introduced by Litterman (1986) and extended to high dimensions by Bańbura, Giannone and Reichlin (2010), it outperforms classical VAR on short series and high-dimensional macroeconomic forecasts.Threshold VAR and Smooth-Transition VAR are nonlinear multivariate time-series models in which the coefficients of a vector autoregression switch between regimes according to a threshold variable. Building on Tsay's 1998 treatment of multivariate threshold models, they capture different dynamic structures across phases such as the business cycle, financial crises, or policy differences.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Bayesian VAR · Threshold and Smooth-Transition VAR. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare