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...
3.当在贝叶斯推断中实现TVP-VAR模型时,应谨慎选择先验,因为TVP-VAR模型具有许多状态变量,并且其过程被建模为非平稳随机游走过程TVP-VAR模型非常灵活,状态变量可以捕捉潜在经济结构的渐进和突变。但是在VAR模型中的每个参数中允许时间变化可能会导致过度识别问题。 四、进行TVP-VAR建模时,也需要数据平稳。可以用ADF单位根...
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...
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(...
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...
TVP-VAR模型的参数估计通常采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法。这种方法可以通过生成大量样本,来模拟后验分布,从而得到模型参数的估计值。MCMC方法的优点在于能够处理复杂模型,并且可以提供参数估计的有效性和一致性。📈 脉冲响应分析 脉冲响应分析是TVP-VAR模型的一个重要应用。通过给定一个变量一个标准差的正向冲击,可...
总的来说，TVP-VAR模型与传统VAR的区别在于：TVP-VAR由于其参数是时变得，因此可得到等间隔脉冲响应与时点脉冲响应函数。等间隔脉冲响应函数曲线是指自变量的一单位冲击在固定的等时间间隔下对因变量的脉冲响应曲线；时点脉冲响应函数曲线是指自变量的一单位冲击在不同时点对因变量的脉冲响应的估计，描绘模型动态的结构...
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...
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首先,TVP-VAR模型能有效识别包括美国次贷危机、欧债危机及新冠肺炎疫情在内的极端风险事件发生时的输入性风险水平,且在极端风险事件发生时我国金融市场输入性风险水平会显著提高(如图1所示)。 图1 基于TVP-VAR的2004-2023年我国输入性风...