matlab贝叶斯优化工具箱_经济学人的神器——BEAR(贝叶斯估计、分析和回归工具包)...

武林至尊，宝刀屠龙，

号令天下，莫敢不从，

倚天不出，谁与争锋。

              ——金庸·《倚天屠龙记》

Bayesian Estimation, Analysis and Regression(简写为BEAR) Toolbox是欧央行(ECB)发布的一个综合 (面板)VAR工具箱，通过图形用户界面(GUI)即可轻松实现多元时间序列(面板)的贝叶斯估计、分析和回归，通过Excel进行输入和输出，从而能够帮助经济学人摆脱繁重的coding工作，通过鼠标仅仅点击几下菜单，即可完成建模，从而可以确保将宝贵的精力集中进行预测和政策分析。BEAR是一个基于MATLAB的工具箱，提供详细的代码记录、以及相关理论和用户指南。BEAR旨在为经济学人提供一款建模新神器，包括目前比较先进的应用模型，例如符号和数量大小限制VAR，条件预测，贝叶斯预测，贝叶斯面板VAR，并可使用不同的先验分布(例如分层先验)等等。团队开发始终处于经济研究的前沿，并根据最先进的研究计划，后续进行进一步的开发。

在学界和中央银行的研究工作中，越来越多地使用向量自回归(VAR)模型来分析经济和预测，但是如果数据质量不够好或者是过度参数化，运用传统的极大似然方法来估计VAR通常是不够精确的。基于这些原因，自从Doan et al.(1984)的开创性研究之后，贝叶斯VAR模型受到越来越多经济学人的热烈欢迎。尽管贝叶斯VAR模型的一些代码和相关应用软件已经在经济学浆糊中广为流传(存在)，但是它们提供功能的有限，设计成图形用户界面(GUI)这般用户友好型的总是太少太少，并且难以把新模型及其应用程序如此方便地来进行扩充。鉴于如此严峻的经济学浆糊形势，Alistair Dieppe, Björn van Roye, Romain Legrand代表ECB隆重决定：创建贝叶斯估计、分析和回归(BEAR)工具箱。他们发宏愿，而定三大目标：

• BEAR应该是全面的工具包，提供标准功能，是最先进的应用程序。

• 贝叶斯应该易于使用，贝叶斯专家和普通经济学人都能平等接受BEAR。

• BEAR在技术上是灵活透明的。代码结构易于阅读和修改，附带技术指南，为所有的建模应用提供完整的数学推导。

讲人话就是，BEAR其是一个综合Matlab工具包，采用Excel作为输入和输出，用鼠标点击几下菜单即可完成建模。这些哥们的一个心愿是：分享专业知识是一种情怀，衷心希望BEAR可以成为进行宏观经济分析的重要工具，通过协同效应来提高工作效率，从而避免不必要的重复工作。BEAR 3.0版提供以下应用：

• VAR模型的估计技术

——OLS(极大似然)VAR——标准贝叶斯VAR  (Doan et al. (1984) and Litterman (1986))——具有关于稳态的先验新息的均值调整BVAR  (Villani (2009))——贝叶斯面板VAR  (as in Canova and Ciccarelli (2013))

• 具有其它各种类型先验的贝叶斯VAR模型

——明尼苏达(Minnesota)先验  (Litterman (1986))——正态威希特(Wishart先验)  (Kadiyala and Karlsson (1997))——具有吉布斯(Gibbs)抽样的独立正态威希特(Wishart)先验——正态扩散先验 (Kadiyala and Karlsson (1997))——虚拟观测先验 (Banbura et al. (2010))

• 贝叶斯VAR模型的先验扩展

——格点搜索的超参数优化 (similar to Giannone et al. (2015))——区块(或“一揽子”)外生性(Block exogeneity)——虚拟观测扩展：系数之和，虚拟初始观测 (Banbura et al. (2010))

• 面板模型

——OLS 均值组估计  (Pesaran and Smith (1995))——贝叶斯面板估计——随机效应模型，Zellner-Hong  (Zellner and Hong (1989))——静态因子模型  (Canova and Ciccarelli (2013))——动态因子模型  (Canova and Ciccarelli (2013))

• 结构向量自回归

——乔里斯基(Cholesky) 因子分解——三角因子分解——符号，数量大小(magnitude)和零约束  (Arias et al. (2014))

• 其它应用

——无条件预测——脉冲响应函数(IRFs)——预测误差方差分解——历史方差分解——条件预测：冲击方法  (Waggoner and Zha (1999))——条件预测：倾斜(tilting)方法  (Robertson et al. (2005))——预测评价：标准准则和贝叶斯设定准则这里是曾经的旧文今天再推送BAR 4.2最高版本的Slides

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