Mô hình Tự hồi quy Vector Bayes (BVAR)
VAR Bayes (BVAR) bổ sung các phân phối tiên nghiệm (prior) theo kiểu Minnesota hoặc các loại khác vào mô hình tự hồi quy vector (VAR) để kiểm soát hiện tượng quá tham số hóa. Được giới thiệu bởi Litterman (1986) và mở rộng cho các hệ thống số chiều cao bởi Bańbura, Giannone và Reichlin (2010), nó vượt trội hơn VAR cổ điển trên các chuỗi dữ liệu ngắn và các dự báo kinh tế vĩ mô số chiều cao.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Mô hình Tự hồi quy Vector Tăng cường Nhân tố (FAVAR)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Chuyển đổi Chế độ Markov (MS-AR / MS-VAR)Kinh tế lượng↔ compare
- Hồi quy Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình VAR Ngưỡng và VAR Chuyển đổi Mượt (TVAR / STVAR)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Tự hồi quy Vector (VAR)Kinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →