BAYESIAN REFERENCE ANALYSIS OF COINTEGRATION
协整的贝叶斯参考分析AI 解读 ↓
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协整的贝叶斯参考分析
- 研究问题
- 如何对协整向量自回归进行贝叶斯参考分析，使先验不依赖协整向量的归一化选择，并同时推断协整秩与模型参数？
- 方法与思路
- 作者构造新的先验，提出计算协整关系数量及给定数量下参数后验的方法，包括从同一后验样本完成推断的 Gibbs 抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该先验在给定秩的协整空间上均匀分配概率质量，且具有归一化不变性；并提出计算程序、用模拟讨论局部不识别。
- 阅读关注点
- 读全文应核对协整空间上均匀性的定义、不同秩的先验处理、后验计算条件，以及局部不识别如何影响参数解释与抽样。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，先验公式、后验适定条件和抽样诊断未说明，无法评价模拟表现或局部不识别的解决程度。
原文摘要
A Bayesian reference analysis of the cointegrated vector autoregression is presented based on a new prior distribution. Among other properties, it is shown that this prior distribution distributes its probability mass uniformly over all cointegration spaces for a given cointegration rank and is invariant to the choice of normalizing variables for the cointegration vectors. Several methods for computing the posterior distribution of the number of cointegrating relations and distribution of the model parameters for a given number of relations are proposed, including an efficient Gibbs sampling approach where all inferences are determined from the same posterior sample. Simulated data are used to illustrate the procedures and for discussing the well-known issue of local nonidentification.The author thanks Luc Bauwens, Anant Kshirsagar, Peter Phillips, Herman van Dijk, four anonymous referees, and especially Daniel Thorburn for helpful comments. Financial support from the Swedish Council of Research in Humanities and Social Sciences (HSFR) grant F0582/1999 and Swedish Research Council (Vetenskapsrådet) grant 412-2002-1007 is gratefully acknowledged. The views expressed in this paper are solely the responsibility of the author and should not be interpreted as reflecting the views of the Executive Board of Sveriges Riksbank.