Sparse Bayesian State-Space and Time-Varying Parameter Models

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Sylvia Frühwirth-Schnatter, Peter Knaus

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 511.8 Mathematical models (Mathematical simulation)

Thông tin xuất bản: 2022

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 195576

Comment: Also appears as a chapter in the Handbook of Bayesian Variable Selection (2021), edited by Mahlet G. Tadesse and Marina VannucciIn this chapter, we review variance selection for time-varying parameter (TVP) models for univariate and multivariate time series within a Bayesian framework. We show how both continuous as well as discrete spike-and-slab shrinkage priors can be transferred from variable selection for regression models to variance selection for TVP models by using a non-centered parametrization. We discuss efficient MCMC estimation and provide an application to US inflation modeling.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH