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A comparison of two model averaging techniques with an application to growth empirics

Jan R. Magnus · Owen Powell · Patricia Prüfer刊期 2010-02 · 卷 154（2）Journal of Econometrics已编入正刊

两种模型平均技术的比较及其在增长实证中的应用AI 解读

Parameter estimation under model uncertainty is a difficult and fundamental issue in econometrics. This paper compares the performance of various model averaging techniques. In particular, it contrasts Bayesian model averaging (BMA) -- currently one of the standard methods used in growth empirics -- with a new method called weighted-average least squares (WALS). The new method has two major advantages over BMA: its computational burden is trivial and it is based on a…

贝叶斯
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