TVP-VAR模型的应用,其实与VAR模型没什么大的差异,是一种计量模型,本质上还是统计学方面的内容,但需要注意的是任何计量模型做出的结果,均需要符合其经济含义,这样做出来的才不是伪回归、或仅仅只是统计意义。进行TVP-VAR建模时,与VAR基本一致,也需要数据平稳,至于不平稳的情况,可以进行差分,用差分后的数据进行建模(...
一、TVP-VAR模型与常用代码简介 TVP-VAR模型(Time-Varying Parameter Vector AutoRegression,时变参数向量自回归模型)是在VAR模型的基础上拓展而来的模型,其假定系数矩阵和协方差矩阵是时变的,使得模型可以捕捉经济结构随时间变化的过程。 日本学者中岛上智(Jouchi Nakajima)于2011年发表的Time-Varying Parameter VAR Mode...
TVP-VAR模型与VAR模型相比，具有时变参数和随机波动率的特性，使它在模型设定上更为灵活，更能反映经济变量在不同背景下的关系和特征。在应用上，TVP-VAR模型与VAR模型本质相同，都是计量模型，用于统计分析。在建模时，需要注意变量间的顺序影响实证结果，以及实证结果是否符合经济含义。此外，TVP-VAR模型...
TVP-VAR模型是一种时间序列分析工具，它在研究变量间线性关系时展现优势。与其他静态VAR模型相比，TVP-VAR允许模型参数随时间变化，这意味着它能更精准捕捉到动态变化的经济现象。这一特性使得TVP-VAR在预测与解释经济、金融等领域时间序列数据中复杂动态关系时，较其他模型具有更高精度。在实践中，TVP-VAR...
TVP-VAR：Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression。时变参数随机波动率向量⾃回归模型，与VAR 不同的是，模型没有同⽅差的假定，更符合实际。并且时变参数假定随机波动率，更能捕捉到经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征（时变影响）。将随机波动性纳⼊TVP估算中可以显着提...
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研究发现:(1)TVP-VAR模型能有效识别极端风险事件发生前的风险积累,极端风险事件时期输入性风险水平会显著提高;(2)通过与主要发达国家(或地区)和发展中国家的输入性风险对比,发现发达经济体的输入性风险波动幅度较小,通过研究各国对我国的...
TVPVAR（Time Varying Parameter Vector Autoregression）模型是一种在时间序列分析中广泛应用的统计方法。这种模型估计包含了时间变化的参数，以捕捉数据生成过程中的结构性变化。在TVPVAR模型中，它的参数主要包括以下几个方面：时间窗口长度：一个关键参数是确定调整参数的滑动窗口的长度。这个滑动窗口的长度越...
《金融学时间序列篇》写作分享，以TVPVAR模型为例：一、研究背景与数据搜集 研究背景：在宏观金融的研究框架下，受导师研究方向的影响，选择了宏观经济学与计量经济史的相关议题进行探讨。数据搜集：数据主要来源于国家统计局、wind、国泰安、中经网等国内数据库，必要时也会使用IMF、Bloomberg等国际资源。
基于贝叶斯TVP-VAR模型的货币政策价格效应司颖华,马 宁(兰州财经大学 统计学院,甘肃 兰州 730020)[摘 要]鉴于核心CPI是从货币政策角度定义的,为了探究我国货币政策的价格效应在不同时点上的差异性,本文基于八类价格指数采用小波分解和动态因子...