ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Векторна авторегресія з доповненням факторами (FAVAR)×Модель Марковського перемикання режимів (MS-AR / MS-VAR)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20051989
Автор методуBernanke, Boivin & Eliasz (2005); building on Stock & Watson diffusion indexesHamilton (1989); Kim & Nelson (1999)
ТипMultivariate time-series modelRegime-switching time series model
Основоположне джерелоBernanke, B. S., Boivin, J. & Eliasz, P. (2005). Measuring the Effects of Monetary Policy: A Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) Approach. The Quarterly Journal of Economics, 120(1), 387-422. DOI ↗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 ↗
Інші назвиfactor-augmented VAR, FAVAR model, Faktör Artırımlı VAR (FAVAR)regime-switching model, Markov-switching autoregression, MS-AR, MS-VAR
Пов'язані45
ПідсумокFAVAR is a multivariate time-series model that first compresses information from a very large set of variables into a few common factors, then includes those factors alongside the observed variables in a vector autoregression. It was introduced by Bernanke, Boivin and Eliasz in 2005 to study monetary policy using hundreds of macroeconomic indicators at once.The Markov regime-switching model lets the parameters of a time series change probabilistically across hidden regimes governed by a Markov chain. Introduced by Hamilton (1989) and developed further by Kim and Nelson (1999), it automatically detects business-cycle phases such as expansions and contractions.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: FAVAR · Markov-Switching Model. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare