Estimating all possible SUR models with permuted exogenous data matrices derived from a VAR process

Cristian Gatu; Erricos J. Kontoghiorghes

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Estimating all possible SUR models with permuted exogenous data matrices derived from a VAR process

机译：使用从VAR过程获得的置换外生数据矩阵估计所有可能的SUR模型

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The Vector Autoregressive (VAR) process with zero coefficient constraints can be formulated as a Seemingly Unrelated Regressions (SUR) model. Within the context of subset VAR model selection a computationally efficient strategy to generate and estimate all G! SUR models when permuting the exogenous data matrices is proposed, where G is the number of the regression equations. The combinatorial algorithm is based on orthogonal transformations, exploits the particular structure of the modified models and avoids the estimation of these models afresh by utilizing previous computation. Theoretical measurements of complexity are derived to prove the efficiency of the proposed algorithm.

机译：具有零系数约束的向量自回归（VAR）过程可以公式化为看似无关的回归（SUR）模型。在子集VAR模型选择的上下文中，一种计算有效的策略可以生成和估计所有G！提出了置换外生数据矩阵时的SUR模型，其中G是回归方程的数量。组合算法基于正交变换，利用了修改后的模型的特定结构，并避免了通过利用先前的计算重新估计这些模型。推导了复杂度的理论测量值，以证明所提算法的有效性。

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来源
《Journal of Economic Dynamics and Control》 |2006年第5期|p.721-739|共19页
作者
Cristian Gatu; Erricos J. Kontoghiorghes;
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作者单位

Institut d'informatique, Universite de Neuchatel, Emile-Argand 11, CH-2007 Neuchatel, Switzerland;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类 f;
关键词
subset vector autoregressive model selection; seemingly unrelated regressions models; least squares; QR decomposition; combinatorial algorithms;

机译：子集向量自回归模型选择;看似无关的回归模型;最小二乘;QR分解;组合算法;

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