具有偏度和厚尾的向量自回归模型
计量经济学
2021-05-25 v1 应用统计
摘要
随着经济环境的不确定变化，衰退和危机期间的宏观经济下行很难用高斯结构冲击来解释。有证据表明宏观经济变量的分布是偏斜且厚尾的。本文通过将向量自回归（VAR）模型扩展以考虑宏观经济变量多元分布更现实的假设，对现有文献做出贡献。我们提出了一类带有随机波动率的广义双曲偏斜Student's t分布用于VAR模型的误差项，使我们能够考虑偏度和厚尾。提供了使用Gibbs采样器进行贝叶斯推断与模型选择的工具。在一项实证研究中，我们给出了月度宏观经济变量存在偏度和厚尾的证据。分析还给出一个明确信息：为在衰退和危机期间获得更好的预测，应将偏度纳入考虑。
引用
@article{arxiv.2105.11182,
title = {Vector autoregression models with skewness and heavy tails},
author = {Sune Karlsson and Stepan Mazur and Hoang Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.11182},
year = {2021}
}