Comparing Stochastic Volatility Specifications for Large Bayesian VARs
大型贝叶斯 VAR 的随机波动率设定比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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大型贝叶斯 VAR 的随机波动率设定比较
- 研究问题
- 大型贝叶斯 VAR 应如何选择随机波动率结构与系数收缩先验，并区分波动率设定和先验灵活性对模型比较的影响？
- 方法与思路
- 作者结合条件 Monte Carlo 与自适应重要性抽样估计边际似然，用于比较随机波动率设定及 VAR 系数的收缩先验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，美国季度数据中 Cholesky 与因子随机波动率优于共同波动率设定，但优势主要可归因于允许跨变量收缩的更灵活先验。
- 阅读关注点
- 应核对边际似然估计精度、先验可比性、模型维度，以及性能评价的定义和区分先验贡献与波动率结构贡献的证据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未给具体变量、样本和比较数值，不能推广其模型排序或推断预测优势。
原文摘要
Large Bayesian vector autoregressions with various forms of stochastic volatility have become increasingly popular in empirical macroeconomics. One main difficulty for practitioners is to choose the most suitable stochastic volatility specification for their particular application. We develop Bayesian model comparison methods -- based on marginal likelihood estimators that combine conditional Monte Carlo and adaptive importance sampling -- to choose among a variety of stochastic volatility specifications. The proposed methods can also be used to select an appropriate shrinkage prior on the VAR coefficients, which is a critical component for avoiding over-fitting in high-dimensional settings. Using US quarterly data of different dimensions, we find that both the Cholesky stochastic volatility and factor stochastic volatility outperform the common stochastic volatility specification. Their superior performance, however, can mostly be attributed to the more flexible priors that accommodate cross-variable shrinkage.