R-如何正确解释分级贝叶斯VAR（BVAR）中的结构性断裂？

Question

我有兴趣在R中使用新的bvar包来预测一组内生时间序列。但是，由于COVID大流行，我的时间序列经历了结构性断裂。在模型中解决此问题的最佳方法是什么？一些假设：

1. 添加外来的虚拟变量（似乎软件包没有此功能）
2. 添加具有强先验性的内生虚拟变量，使其他变量对其的影响系数为零（即“人工”外生变量）
3. 创建两个单独的模型（在结构破坏之前和之后）

我尝试过混合2 + 3。我测试了（i）仅具有最新数据（结构中断后）且没有虚拟模型的模型，而（ii）具有完整历史记录且具有附加内生（虚拟）变量的模型，但没有先验的强虚拟模型（我无法理解进行正确配置）。模型（ii）在测试集中的表现更好。

Answer 1

我写了一封电子邮件给程序包的所有者Nikolas Kuschnig（在SO中找不到他的用户），他回答：]

结构中断始终是建模的难题。总的来说最好估算两个单独的模型，但由于时间跨度短，您获得可用的结果，添加虚拟变量的想法也应该起作用。您可以通过在以下位置手动设置psi

来调整其他变量的先验bv_mn()（有关说明，请参阅文档和插图）。根据变量，您也可以不做任何事情，因为COVID可以被视为另一种冲击（几乎总是伸展，以其程度为准。

请注意，如果实际发生结构中断，则虚拟对象将无法满足要求，因为系数会发生变化（因此我更喜欢您的选项3）。至您可以使用Markov切换VAR对此模型进行建模，但是不幸的是，我不知道R的可访问实现。

谢谢你，尼古拉斯