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贝叶斯向量自回归(BVAR)季度预测模型
被引：15
作者：
张思奇
P·M·萨默斯
机构：
[1] 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所
[2] 澳大利亚墨尔本大学应用经济与社会研究所
来源：
关键词：
自回归;
GDP;
预测值;
向量;
自回归模型;
AR模型;
随机变量;
概率论;
BVAR;
先验分布;
贝叶斯法;
贝叶斯方法;
D O I：
10.13653/j.cnki.jqte.1998.09.008
中图分类号：
F224 [经济数学方法];
学科分类号：
0701 ;
070104 ;
摘要：
<正> 向量自回归模型是本世纪80年代初出现的一种新型计量经济学建模技术。一般认为,向量自回归模型是由Sargent(1978)、Sims(1980a,b)和Litterman(1980)等人首先提出并发展的。它与传统计量经济学模型的主要差别在于向量自回归模型是一种单一的时间序列回归模型,它选择具有较强相关关系的经济变量构成一个向量系统,向量内各变量间相互关系主要
引用
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