Margin-closed regime-switching multivariate time series models
边际封闭的状态切换多元时间序列模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以状态切换多元时间序列及 VAR 依赖结构为核心，并应用于宏观经济周期，因此归入时间序列。
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边际封闭的状态切换多元时间序列模型
- 研究问题
- 如何构建多元状态切换时间序列，使任意低维子过程仍具有相同的潜在状态序列和马尔可夫阶数，并据此简化推断与估计？
- 方法与思路
- 作者在各状态内使用边际封闭的高斯 VAR(k) 依赖结构作为 copula，并让新状态的首个观测依赖前一状态的末个观测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称边际封闭性支持用选定子过程推断潜在状态、用单变量过程估计单变量参数及实施多阶段估计，并用于宏观经济周期分析。
- 阅读关注点
- 应核对边际封闭所需的参数限制、跨状态依赖的构造、多阶段估计的统计性质，以及低维子过程保留了多少状态识别信息。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未给出估计理论的具体条件、宏观数据细节或基准比较结果。
原文摘要
A regime-switching multivariate time series model which is closed under margins is built. The model imposes a restriction on all lower-dimensional sub-processes to follow a regime-switching process sharing the same latent regime sequence and having the same Markov order as the original process. The margin-closed regime-switching model is constructed by considering the multivariate margin-closed Gaussian VAR($k$) dependence as a copula within each regime, and builds dependence between observations in different regimes by requiring the first observation in the new regime to depend on the last observation in the previous regime. The property of closure under margins allows inference on the latent regimes based on lower-dimensional selected sub-processes and estimation of univariate parameters from univariate sub-processes, and enables the use of multi-stage estimation procedure for the model. The parsimonious dependence structure of the model also avoids a large number of parameters under the regime-switching setting. The proposed model is applied to a macroeconomic data set to infer the latent business cycle and compared with the relevant benchmark.