【Stata专栏】贝叶斯阈值自回归(Bayesian threshold autoregressive)模型

    导读

    Autoregressive (AR) 模型是应用经济学和其他学科中使用广泛的模型之一,因为它们具有通用性和简单性。然而,实体经济和金融数据的动态特征会随着时间的推移而变化,这限制了线性时间序列模型的适用性。例如,失业率的变化是随着经济状态的函数,无论是扩张还是收缩。已经开发了多种模型,允许 time-series dynamics 依赖于其所属系统的状态。这类区域依赖模型类别包括 Markov-switchingsmooth transitionthreshold autoregressive (TAR) 模型。
    TAR (Tong 1982) 是一类非线性时间序列模型,在计量经济学 (Hansen 2011)、金融分析 (Cao and Tsay 1992) 和生态学 (Tong 2011) 中有应用。TAR 模型允许通过过去观察到的结果水平触发制度转换。Stata 中的threshold 命令提供了一些 TAR 模型的频率估计。

    在 Stata 17 中,bayesmh 命令支持线性和非线性模型规范中的时间序列运算符;在这篇文章中,我们想展如何使用 bayesmh 命令拟合一些Bayesian TAR 模型。这些示例还将展示使用现有 threshold 命令无法实现的建模灵活性。


    实际 GDP 数据集

    在 Beaudry 和 Koop (1993) 中,TAR 模型被用来模拟国民生产总值。作者证明了国民生产总值增长率的不对称持续性,正冲击(与扩张期相关)比负冲击(衰退期)持久。在类似的方法中,我们使用美国实际国内生产总值 (GDP) 的增长率作为经济状况的指标,来模拟扩张期和衰退期之间的差异。

    实际GDP的季度观察数据(以十亿美元为单位)是使用 import fred 命令从美联储经济数据存储库获取的。我们只考虑1947年**季度至2021第二季度之间的观察结果。将生成一个季度日期变量“dateq”,并与 tsset 一起使用来设置时间序列。


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    我们对实际 GDP 从一个季度到下一个季度的变化感兴趣。为此,我们生成了一个新变量“rgdp”来衡量这种百分比变化。rgdp 的正值表示经济增长或扩张,而接近 0 或负值的值与停滞或衰退。下面,我们使用 tsline 命令绘制时间序列。在那里,可以看到一些 GDP 急剧下降的衰退期,包括 2020 年的新衰退期。


    具有两种状态的 TAR 模型估计一个阈值r,该阈值r可以被可视化为一条水平线,在某种程度上非正式地将扩张与衰退时期分开。在贝叶斯 TAR 中,阈值 r 是一个随机变量,其分布是根据先前的和观察到的数据估计的。


    贝叶斯 TAR 规范

    在演示如何在 Stata 中*贝叶斯 TAR 模型之前,让我们首先使用 bayesmh 命令为 rgdp 拟合一个简单的贝叶斯 AR(1) 模型。它将作为与结构断裂模型进行比较的基线。

    考虑到 rgdp 的范围,我们相当缺乏信息使用。{rgdp:} 方程中两个系数的正态 (0,100) 和方差参数 {sig2} igamma(0.01,0.01) 先验。我们还使用Gibbs采样来有效地模拟模型参数。


    AR(1) 系数 {L1.rgdp} 的后验均值估计值为 0.12,表明 rgdp 具有正序列相关性。这意味着实际 GDP 增长具有一定程度的持续性。{sig2} 的后验均值估计值为 1.34,如果后者是用标准差衡量的,则表明波动率水平**1%。然而,这个简单的 AR(1) 模型并没有告诉我们持久性和波动性如何随经济状况而变化。

    在继续之前,我们保存了模拟和估计结果以供以后参考。


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