宏觀經濟學
將集成建模應用於 VAR 模型
可以將集成建模應用於 VAR 模型嗎？我的意思是，使用 VAR 模型的幾種規格，而不僅僅是一種規格。因此，例如，如果您想檢查 $ x_{t-1},…,x_{t-p} $ 格蘭傑原因 $ y_t $ ，您比較不同規格的結果。如果你有 5 個規範，其中 4 個說是，1 個說不是，那麼我們得出結論 $ x_{t-1},…,x_{t-p} $ 格蘭傑原因 $ y_t $ . 如果規格中有 4 個說不，而 1 個說是，我們得出結論： $ x_{t-1},…,x_{t-p} $ 不要格蘭傑導致 $ y_t $ . 這個想法來自機器學習。不確定是否有使用類似東西的論文。
集成學習有利於預測集成中任何模型的統計充分性的重要性有限。然而，當模型用於推理時，統計充分性非常重要。假設檢驗統計量的零分佈的正確性（或多或少）取決於模型的統計充分性。違反某些建模假設可能會導致臨界值失真，從而導致測試大小失真，從而使推理變得不真實。這是模型平均文獻中已知的一個常見問題。當目標是推理（而不是預測）時，只能對統計上足夠的模型進行平均，否則推理是不可靠的。我的解釋有點簡單，但我希望它傳達了主要思想。