基于Minnesota共轭先验分布的贝叶斯VAR(P)预测模型

摘要：

@@ 时间序列向量自回归模型(Vector Autoregression Model,简称为VAR模型)最初由美国学者Litterman、Sargent和Sims等人在20世纪80年代初提出来的,主要用于替代联立方程(Simultaneous equations)结构模型,提高经济预测的准确性.用联立方程模型研究宏观经济问题,是当前世界各国经济学家的一种通用做法,它把理论分析和实际统计数据结合起来,运用线性或非线性回归分析方法,确定经济变量之间的数量关系,构建一个由若干方程组成的模型系统.联立方程模型适合于经济结构分析,但不适合于预测目的:联立方程模型的预测结果的精度不高,其主要原因是需要对外生变量本身进行预测.

关键词：VAR(p)模型、贝叶斯估计、Minnesota共轭先验分布、西尔U统计量

分类号：F2(经济计划与管理)

在线出版日期：2004-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48