随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型

摘要:向量自回归(VAR)模型的一般缺点是,估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此,随着滞后次数的增加,每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中,减轻这种所谓的维数诅咒的一种方法是随机搜索变量选择(SSVS),由George等人提出(2008)。

 一   介绍

SSVS的基本思想是将通常使用的先验方差分配给应包含在模型中的参数,将不相关参数的先验方差接近零。这样,通常就可以估算出相关参数,并且无关变量的后验值接近于零,因此它们对预测和冲激响应没有显着影响。这是通过在模型之前添加层次结构来实现的,其中在采样算法的每个步骤中评估变量的相关性。

这篇文章介绍了使用SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型。它使用Lütkepohl(2007)的数据集E1,其中包含有关1960Q1至1982Q4十亿德国马克的西德固定投资,可支配收入和消费支出的数据。加载数据并生成数据:

library(bvartools) # install．packages("bvartools")
# Load and transform datadata("e1")e1 <- diff(log(e1))
# Generate VARdata <- gen_var(e1, p = 4, deterministic = "const")
# Get data matricesy <- data$Y[, 1:71]x <- data$Z[, 1:71]

 二   估算值

根据George等人所述的半自动方法来设置参数的先验方差(2008)。对于所有变量,先验包含概率设置为0．5。误差方差-协方差矩阵的先验信息不足。

# Reset random number generator for reproducibilityset．seed(1234567)
t <- ncol(y) # Number of observationsk <- nrow(y) # Number of endogenous variablesm <- k * nrow(x) # Number of estimated coefficients
# Coefficient priorsa_mu_prior <- matrix(0, m) # Vector of prior means
# SSVS priors (semiautomatic approach)ols <- tcrossprod(y, x) %*% solve(tcrossprod(x)) # OLS estimatessigma_ols <- tcrossprod(y - ols %*% x) / (t - nrow(x)) # OLS error covariance matrixcov_ols <- kronecker(solve(tcrossprod(x)), sigma_ols)se_ols <- matrix(sqrt(diag(cov_ols))) # OLS standard errors
tau0 <- se_ols * 0．1 # Prior if excludedtau1 <- se_ols * 10 # Prior if included
# Prior for inclusion parameterprob_prior <- matrix(0．5, m)
# Prior for variance-covariance matrixu_sigma_df_prior <- 0 # Prior degrees of freedomu_sigma_scale_prior <- diag(0, k) # Prior covariance matrixu_sigma_df_post <- t + u_sigma_df_prior # Posterior degrees of freedom

初始参数值设置为零,这意味着在Gibbs采样器的第一步中应相对自由地估算所有参数。

可以直接将SSVS添加到VAR模型的标准Gibbs采样器算法中。在此示例中,常数项从SSVS中排除,这可以通过指定来实现include = 1:36。

具有SSVS的Gibbs采样器的输出可以用通常的方式进一步分析。因此,可以通过计算参数的绘制方式获得点估计:

##          invest income   cons## invest．1 -0．102  0．011 -0．002## income．1  0．044 -0．031  0．168## cons．1    0．074  0．140 -0．287## invest．2 -0．013  0．002  0．004## income．2  0．015  0．004  0．315## cons．2    0．027 -0．001  0．006## invest．3  0．033  0．000  0．000## income．3 -0．008  0．021  0．013## cons．3   -0．043  0．007  0．019## invest．4  0．250  0．001 -0．005## income．4 -0．064 -0．010  0．025## cons．4   -0．023  0．001  0．000## const     0．014  0．017  0．014

还可以通过计算变量的均值来获得每个变量的后验概率。从下面的输出中可以看出,在VAR(4)模型中似乎只有几个变量是相关的。常数项的概率为100%,因为它们已从SSVS中排除。

##          invest income cons## invest．1   0．43   0．23 0．10## income．1   0．10   0．18 0．67## cons．1     0．11   0．40 0．77## invest．2   0．11   0．09 0．14## income．2   0．08   0．07 0．98## cons．2     0．07   0．06 0．08## invest．3   0．19   0．07 0．06## income．3   0．06   0．13 0．10## cons．3     0．09   0．07 0．12## invest．4   0．78   0．09 0．16## income．4   0．13   0．09 0．18## cons．4     0．09   0．07 0．06## const      1．00   1．00 1．00

给定这些值,研究人员可以按照常规方式进行操作,并根据Gibbs采样器的输出获得预测和脉冲响应。这种方法的优势在于它不仅考虑了参数不确定性,而且还考虑了模型不确定性。这可以通过系数的直方图来说明,该直方图描述了收入的第一个滞后项与消费当前值之间的关系。

hist(draws_a[6,], main = "Consumption ～ First lag of income", xlab = "Value of posterior draw")

通过两个峰描述模型不确定性,并通过右峰在它们周围的散布来描述参数不确定性。

但是,如果研究人员不希望使用模型,变量的相关性可能会从采样算法的一个步骤更改为另一个步骤,那么另一种方法将是仅使用高概率的模型。这可以通过进一步的模拟来完成,在该模拟中,对于不相关的变量使用非常严格的先验,而对于相关参数则使用没有信息的先验。

后方抽取的均值类似于Lütkepohl(2007,5．2．10节)中的OLS估计值:

##          invest income   cons## invest．1 -0．219  0．001 -0．001## income．1  0．000  0．000  0．262## cons．1    0．000  0．238 -0．334## invest．2  0．000  0．000  0．001## income．2  0．000  0．000  0．329## cons．2    0．000  0．000  0．000## invest．3  0．000  0．000  0．000## income．3  0．000  0．000  0．000## cons．3    0．000  0．000  0．000## invest．4  0．328  0．000 -0．001## income．4  0．000  0．000  0．000## cons．4    0．000  0．000  0．000## const     0．015  0．015  0．014

 三   评价

bvar功能可用于将Gibbs采样器的相关输出收集到标准化对象中,例如predict获得预测或irf进行脉冲响应分析。

bvar_est <- thin(bvar_est, thin = 5)

预测

可以使用函数获得可信区间的预测predict。

plot(bvar_pred)

 四   脉冲响应分析

plot(OIR, main = "Orthogonalised Impulse Response", xlab = "Period", ylab = "Response")

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