数据丰富环境下的结构向量自回归分析综述

Structural Vector Autoregressive Analysis in a Data Rich Environment: A Survey

【作者】 Helmut Lütkepohl

【关键词】 factor models  ; structural vector autoregressive model  ; global vector autoregression  ; panel data  ; Bayesian vector autoregression Frei zugängliche Version: (econstor)http://hdl.handle.net/10419/89108  ;

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决策者在决定政策行动时使用了大量变量。因此,希望在用于经济分析的模型中包括大的信息集。在这项调查中,回顾了向量自回归(VAR)模型中解释大变量集信息的方法。这可以通过聚合变量或将参数空间减少到可管理的维度来实现。因子模型减少了变量的空间,而大型贝叶斯VAR模型和面板VAR减少了参数空间。全球VAR采用混合方法。他们聚合变量并使用简约的参数化。所有这些方法都在本次调查中进行了讨论,尽管主要侧重于因子模型。