Bayesian Analysis of an Unobserved-Component Time Series Model of GDP With Markov-Switching and Time-Varying Growths
含马尔可夫转换与时变增长的GDP不可观测成分模型：贝叶斯分析AI 解读 ↓
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含马尔可夫转换与时变增长的GDP不可观测成分模型：贝叶斯分析
- 研究问题
- 如何把GDP趋势、衰退期与扩张期的时变预期增长率分开建模，并刻画美国扩张阶段增长率的长期演变？
- 方法与思路
- 作者提出含马尔可夫转换的不可观测成分模型，设置趋势及两类时变漂移，以战前数据构造弱先验并采用Gibbs与Metropolis算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告美国扩张阶段预期年增长率的估计从1950年的6.4%降至1990年的3.6%，呈现明显的长期下降。
- 阅读关注点
- 应核对趋势、漂移和状态转换的识别方式，先验对结果的影响，以及增长率估计的不确定性和抽样算法诊断。
- 阅读边界
- 依据RePEc所载出版社摘要；摘要未提供区间估计、模型比较或先验敏感性，所报增长率是模型估计，不能直接解释为结构性因果变化。
原文摘要
We propose an unobserved-component time series model of gross domestic product that includes Markov switching as an unobserved component. In addition to a trend component, the model has two time-varying drift components. One drift represents the expected rate of growth during recession; the other drift represents the expected rate during expansion. Estimates indicate a substantial decline in the latter annual rate for the United States from 6.4% in 1950 to 3.6% by 1990. We have employed weak priors based on prewar data. The estimation makes use of the Gibbs sampler and the Metropolis algorithm.