論文の概要: Sparsity-Induced Global Matrix Autoregressive Model with Auxiliary Network Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08579v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 16:14:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:01.692870
• Title: Sparsity-Induced Global Matrix Autoregressive Model with Auxiliary Network Data
• Title（参考訳）: 補助的ネットワークデータを用いた大域的行列自己回帰モデル
• Authors: Sanyou Wu, Dan Yang, Yan Xu, Long Feng,
• Abstract要約: 我々は、貿易ネットワークが世界経済に与える影響と国際的依存の両方を研究するためのMARモデルの拡張を提案する。 我々は、そのモデルの性質に関する理論的および実証的な分析と、興味をそそる経済的な洞察を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.597659172360856
• License:
• Abstract: Jointly modeling and forecasting economic and financial variables across a large set of countries has long been a significant challenge. Two primary approaches have been utilized to address this issue: the vector autoregressive model with exogenous variables (VARX) and the matrix autoregression (MAR). The VARX model captures domestic dependencies, but treats variables exogenous to represent global factors driven by international trade. In contrast, the MAR model simultaneously considers variables from multiple countries but ignores the trade network. In this paper, we propose an extension of the MAR model that achieves these two aims at once, i.e., studying both international dependencies and the impact of the trade network on the global economy. Additionally, we introduce a sparse component to the model to differentiate between systematic and idiosyncratic cross-predictability. To estimate the model parameters, we propose both a likelihood estimation method and a bias-corrected alternating minimization version. We provide theoretical and empirical analyses of the model's properties, alongside presenting intriguing economic insights derived from our findings.
• Abstract（参考訳）: 多くの国で経済と金融の変数を共同でモデル化し、予測することは、長い間大きな課題であった。 この問題に対処するために、外因性変数を持つベクトル自己回帰モデル(VARX)と行列自己回帰モデル(MAR)の2つの主要なアプローチが用いられている。 VARXモデルは国内依存を捉えるが、国際貿易によって引き起こされるグローバルな要因を表すために外生的変数を扱う。 対照的に、MARモデルは複数の国の変数を同時に考慮するが、貿易ネットワークを無視する。 本稿では、これらの2つの目的を同時に達成するMARモデルの拡張、すなわち、国際的依存と貿易ネットワークが世界経済に与える影響について検討する。 さらに、系統的および慣用的な相互予測可能性の区別のために、スパースコンポーネントをモデルに導入する。 モデルパラメータを推定するために、確率推定法とバイアス補正の交互最小化版の両方を提案する。 本研究は, モデルの性質に関する理論的, 実証的な分析を行い, 得られた経済的な知見を提示する。

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