Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation
ARCH
用过去冲击刻画条件方差的动态变化。
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ARCH
用过去冲击刻画条件方差的动态变化。
协整与误差修正
把协整关系与误差修正表示联系起来。
GARCH
用方差自身的滞后项扩展条件异方差模型。
VAR 中的协整秩
在高斯 VAR 框架中研究协整向量的极大似然估计与检验。
异质动态面板的长期关系
区分短期异质性与长期限制,理解 pooled mean group 估计。
VAR 的宏观研究起点
理解 VAR 的建模立场,以及宏观动态分析中的识别问题。
局部投影
学习逐预测期估计脉冲响应,并比较局部投影与 VAR 的建模方式。
主成分与宏观预测
理解如何把大量预测变量压缩成少数共同因子用于预测。
广义动态因子模型
区分共同成分与特有成分,理解动态因子模型的识别与估计。
预测准确性比较
学习用损失差比较预测方法,以及序列相关对检验的影响。
条件预测能力检验
在预测时可用信息的条件下比较方法表现,理解条件预测能力。
多重结构突变
学习多个未知断点的估计与检验,理解分段模型的适用范围。
马尔可夫状态切换
用隐含状态刻画经济周期,理解状态切换模型与滤波。
已实现波动率建模与预测
连接日内收益与日度波动率,理解已实现波动率的预测用途。
已实现波动率的统计基础
理解高频收益构造的已实现波动率及其与连续时间模型的关系。
微观结构噪声与双尺度估计
理解采样更密并不总是更准确,以及双尺度估计处理噪声的思路。
已实现核估计
学习存在交易噪声时如何估计价格的事后变差。
条件风险价值回归
用条件分位数动态刻画 VaR,连接分位数回归与风险预测。
动态条件相关
理解多变量条件相关与条件波动率的动态建模。
样本外收益预测
区分样本内拟合和样本外预测,理解约束与基准模型的作用。
股权溢价预测的实证检验
系统思考预测变量在样本外是否稳定优于简单基准。
Lasso 与变量选择
理解惩罚回归如何结合收缩和变量选择,为高维方法打基础。
贝叶斯宏观时间序列
从综述建立贝叶斯 VAR、收缩先验与宏观预测的整体框架。
状态空间模型的 Gibbs 抽样
学习状态空间模型中的后验抽样,为时变参数模型做准备。
时变参数与随机波动
理解参数漂移与随机波动如何进入货币政策的动态分析。
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