Modèle var économétrie

Christopher Sims a préconisé les modèles VAR, critiquant les revendications et les performances d`une modélisation antérieure en économétrie macroéconomique. Il recommanda des modèles VAR, qui étaient auparavant apparus dans les statistiques chronologiques et dans l`identification du système, une spécialité statistique de la théorie du contrôle [6]. Les Sims préconisent des modèles VAR comme une méthode sans théorie pour estimer les relations économiques, ce qui constitue une alternative aux «restrictions d`identification incroyables» dans les modèles structurels. les modèles VAR sont également de plus en plus utilisés dans la recherche en santé pour l`analyse automatique des données du journal [7] ou des données des capteurs. avec (epsilon_{1t} sim N (0, 0,5) ) et (epsilon_{2T} sim N (0, 0,5) ). Notez que pour simplifier les erreurs ne sont pas corrélées. Les modèles avec des erreurs corrélées sont décrits dans un post sur SVAR. Une question centrale dans l`analyse VAR est de trouver le nombre de lags, ce qui donne les meilleurs résultats. La comparaison des modèles est généralement basée sur des critères d`information tels que AIC, BIC ou HQ. Habituellement, l`AIC est préférée par rapport à d`autres critères, en raison de ses petites caractéristiques favorables de prévision d`échantillon. Le BIC et le QG, cependant, fonctionnent bien dans de grands échantillons et ont l`avantage d`être un estimateur cohérent de l`ordre vrai, c.-à-d. ils préfèrent l`ordre véritable du modèle de VAR-contrairement à l`ordre, qui donne les meilleures prévisions-comme la taille de l`échantillon grandit.

Bernhard Pfaff (2008). Modèles VAR, SVAR et SVEC: mise en œuvre au sein du package R var. Journal du logiciel statistique 27 (4). Considérez le cas de premier ordre (c.-à-d., avec un seul décalage), avec l`équation de l`évolution. Une var structurelle avec p gal (parfois abrégé SVAR) est l`échantillon artificiel pour cet exemple est généré en R avec les performances de prévision d`un tel modèle ADL sont susceptibles d`être meilleures que pour un modèle simple d`AR. Cependant, que faire si la variable exogène dépend aussi des valeurs décalées de la variable endogène? Cela signifierait que (x_ {t} ) est endogène trop et il y a plus d`espace pour améliorer nos prévisions. Pardon.. Encore une addition. J`ai trouvé deux articles [1] [2] qui utilisent des variables transformées (i (1) variables qui sont maintenant i (0)) pour faire IRF et un papier [3] qui utilise log-niveaux pour faire IRF.

Paper [4] n`indique pas explicitement ce qu`ils utilisent, mais comme ils ont trouvé une relation de co-intégration dans tous les cas, je devine qu`ils ont juste utilisé une IRF basée VECM qui est à peu près la même chose qu`un VAR-niveaux IRF. Je pense que ce dernier est mieux quand on fait une étude où la cointégration est impliquée parce qu`il n`aurait pas de sens de faire un levels-IRF chaque fois que nous détectons la cointégration et l`utilisation d`un VECM (c.-à-d., une analyse IRF qui est indiscernable de IRF sur un VAR dans les niveaux), puis un différences-IRF chaque fois que nous ne détectons pas la cointégration. [1] (Siliverpoêles et Duong 2006) sur le rôle du marché boursier pour l`activité économique réelle: preuves pour l`Europe [2] (MUN 2005) contagion et réaction impulsionnelle des marchés boursiers internationaux autour des 9 – 11 attentats terroristes [3] (Filis, 2010) macroéconomie, stock les prix du marché et du pétrole: les relations significatives existaient-elles entre leurs fluctuations cycliques? [4] (Kim et Rousseau 2012) l`accumulation de crédit et le marché boursier dans quatre économies d`Asie de l`est dans ce modèle ADL (1, 1) (A_1 ) et (e_t ) sont définis comme ci-dessus et (b_0 ) et (B_1 ) sont les coefficients de la valeur contemporaine et retardée de l`exogène variable, respectivement.

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