Статья
Байесовская идентификация структурных векторных авторегрессий
В статье предложен новый метод идентификации структурных векторных авто- регрессий на основе байесовского усреднения моделей. В отличие от существующих алгоритмов байесовского усреднения структурных векторных авторегрессий, пред- ложенный метод позволяет идентифицировать циклические модели при выполнении ряда условий. Поиск моделей в рамках данного подхода осуществляется только по мно- жеству моделей, идентифицируемых на данных. Для того чтобы проиллюстрировать корректность и стабильность результатов алгоритма, а также проанализировать его чувствительность к значениям истинных параметров, числу наблюдений и зна- чениям гиперпараметров априорных распределений, проведен симуляционный анализ моделей малой размерности