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    bayesian model averaging
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    实时跟踪全球贸易 [智库报告]

    利用动态因子模型建立了一个创新的世界贸易周期综合指数,实时监测和预测世界商品和(通常被忽视的)服务贸易的短期增长。交易指标系列的选择是使用多维方法进行的,包括贝叶斯模型平均技术、动态相关性和线性VAR框架中的Granger非因果检验。为了克服实时预测的挑战,动态因素模型被扩展到考虑混合频率,处理异步数据发布,并包括硬数据和调查数据以及领先指标。非线性问题用马尔可夫切换模型来解决。伪实时仿真分析表明:(1)全球贸易指数是实时跟踪和预测世界贸易的有用工具;ii)该模型能够准确地推断全球贸易周期,并且比少数几个竞争替代品更好;和iii)球

    2018-12-13
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