基于TVP-VAR模型的自适应Lasso惩罚变量选择方法

文章将自适应Lasso变量选择方法扩展到变系数向量自回归模型(TVP-VAR)中.利用所提出方法对2005-2014年航空煤油价格与民航货邮与旅客周转量月度数据进行分析,并与其他四种方法进行了比较,结果显示:与常系数VAR模型相比,变系数VAR模型能够显著提高模型的拟合与预测精度.提出的自适应Lasso变系数模型一致优于Belmonte,Koop和Korobolis(2014)提出的Lasso变系数模型.