邹至庄经济研究院博士生论文研讨会第27期
论文题目：大维时变参数向量自回归模型的快速估计方法
报告人：叶仕奇
时间：5月12日周五 12:30-13:50
地点：D235
论文摘要：
本章提出一种大维时变参数结构向量自回归（TVP-SVAR）模型的快速估计方法。基于得分驱动建模框架，我们首先假设TVP-SVAR每条方程中结构误差的时变波动率是得分驱动的，然后提出滤波和平滑过程来估计时变参数和时变波动率。我们证明，在遗忘因子下，时变参数的滤波估计等价于逐条方程估计，这显著降低了状态空间的维数，从而实现了快速的滤波估计。此外，基于上述结果，可以进一步得到快速的平滑估计以避免传统方法对超高维状态方程协方差矩阵的求逆。不仅如此，我们提出动态模型平均（选择）和最大似然估计用于预测和事后分析。我们的模拟研究表明，所提出的方法比现有流行方法更为准确，并且从逐条方程估计中获得了显著的计算收益。最后，我们进行了关于全球股票市场动态关联性的实证研究，实证结果充分展示了提出方法在实时和事后分析中的优点。
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