論文の概要: High-dimensional macroeconomic forecasting using message passing algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11485v1
• Date: Thu, 23 Apr 2020 23:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 12:40:24.708207
• Title: High-dimensional macroeconomic forecasting using message passing algorithms
• Title（参考訳）: メッセージパッシングアルゴリズムを用いた高次元マクロ経済予測
• Authors: Dimitris Korobilis
• Abstract要約: この仕様における推論は、係数の高次元ベクトルを縮小するベイジアン階層的先行法を用いて進行する。 一般化近似メッセージパッシング(GAMP)アルゴリズムはアルゴリズムの複雑さが低く、簡単に並列化可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes two distinct contributions to econometric analysis of large information sets and structural instabilities. First, it treats a regression model with time-varying coefficients, stochastic volatility and exogenous predictors, as an equivalent high-dimensional static regression problem with thousands of covariates. Inference in this specification proceeds using Bayesian hierarchical priors that shrink the high-dimensional vector of coefficients either towards zero or time-invariance. Second, it introduces the frameworks of factor graphs and message passing as a means of designing efficient Bayesian estimation algorithms. In particular, a Generalized Approximate Message Passing (GAMP) algorithm is derived that has low algorithmic complexity and is trivially parallelizable. The result is a comprehensive methodology that can be used to estimate time-varying parameter regressions with arbitrarily large number of exogenous predictors. In a forecasting exercise for U.S. price inflation this methodology is shown to work very well.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模情報集合の計量分析と構造不安定性に関する2つの異なる貢献について述べる。 まず、時間変動係数、確率的ボラティリティ、および外因性予測器による回帰モデルを、数千の共変量を持つ等価な高次元静的回帰問題として扱う。 この仕様の推論は、係数の高次元ベクトルをゼロまたは時間不変に縮小するベイズ階層的前置法を用いて進行する。 第二に、効率的なベイズ推定アルゴリズムを設計する手段として、因子グラフとメッセージパッシングのフレームワークを導入する。 特に、一般化近似メッセージパッシング(GAMP)アルゴリズムは、アルゴリズムの複雑さが低く、簡単に並列化可能である。 この結果は、任意に多数の外因性予測器を持つ時間変化パラメータ回帰の推定に使用できる包括的な方法論である。 米国の物価インフレーションの予測演習では、この手法は非常にうまく機能していることが示されています。

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