TVP-VAR模型(Time Varying Parameter-Stochastic Volatility-Vector Auto Regression),也称之为时变参数随即波动率向量自回归模型,与前面不同的是,它的模型假定中并没有同方差的假定,这种假定比较符合实际情况,且它具有时变参数的性质,更能捕捉到经济变量在不同的时代背景下所具有的关系和特征,并且假定随即波动率。并...
下标表示主对角元素位置，论文中设定方差协方差矩阵是对角阵，即非对角线元素全为0。当然这里只是给出了...
在TVPVAR模型中,参数的后验密度函数是指参数在给定观测数据后的概率分布。这个后验密度函数可以通过贝叶斯推断来获得。 在TVPVAR模型中,通常会使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法来对后验密度函数进行估计。MCMC方法通过在参数空间中进行随机游走来获得参数的后验分布。通过采样得到的参数值,可以近似地得到参数的后验...
最后,可以怀疑有一些模型在某种意义上优于其他模型。换句话说,模型的选择会比模型的平均数更有优势。这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而,从图5可以看出,没有一个模型的后验概率超过0.5。其次,2007年之后和2013年之后,没有一个模型似乎更有优势。 也可以质疑所应用的方法对不同的参数设置是否稳健。例如,...
表3-4确定模型最优滞后阶数25 表3-5TVP-VAR参数估计检验结果27 表4-1调整参数后的参数估计检验结果43 表4-2更改滞后期的参数估计检验结果44 VII 多重动机下的短期资本流动与避险能力研究——基于TVP-VAR的实证检验 1绪论 国际投资者的跨境投资动机、短期国际资本流动和中国的避险港湾职能,这 三者逻辑连贯,一直...
###使用impulse.responses()函数进行脉冲响应分析,该函数中的主要参数包括:result为已经估计的TVP-VAR模型;2为冲击变量,为数据集中的变量序号;1为响应变量,为数据集中…
对于WTI差分也存在ARCH效应。因此,在DMA中考虑指数加权移动平均(EWMA)估计方差似乎是合理的。此外,还可以测试一些遗忘因子。根据建议,对月度时间序列采取κ=0.97。所有的方差都小于1。因此,似乎没有必要对时间序列进行重新标准化。在DMA的估计中,采取initvar=1似乎也足够了。
对于WTI差分也存在ARCH效应。因此,在DMA中考虑指数加权移动平均(EWMA)估计方差似乎是合理的。此外,还可以测试一些遗忘因子。根据建议,对月度时间序列采取κ=0.97。所有的方差都小于1。因此,似乎没有必要对时间序列进行重新标准化。在DMA的估计中,采取initvar=1似乎也足够了。
并且使用的估计方法是比较高级的数学方法,MCMC算法,这个算法我也不懂,反正就是先验后验之类,反正就是比较高级,比较复杂。Nakajima(2011)有一篇文章,专门用一些数学方法进行模拟,讲述TVP-VAR模型相对于VAR模型在参数估计时有哪些优势,有什么不同,比较准确的在哪些地方,有兴趣的可以查阅。