因子网络自回归
摘要：基于复杂网络结构的时间序列模型：因子网络自回归（FNAR）模型的提出。模型的系数反映了经济主体之间多种不同类型的连接（多层网络），通过一种新颖的基于张量的主成分方法，这些连接被总结为较少数量的网络矩阵（网络因子）。我们提供了对于因子和FNAR系数估计的一致性和渐近正态性结果。我们的方法结合了两种不同的降维技术，并可应用于超高维数据集。在实证应用中，我们使用FNAR模型来研究基于各种国际贸易和金融联系的国家间GDP增长率的相互依赖性。该模型提供了对宏观经济网络效应的丰富描述。
作者：Matteo Barigozzi, Giuseppe Cavaliere, Graziano Moramarco
论文ID：2208.02925
分类：Econometrics
分类简称：econ.EM
提交时间：2023-08-29