武林至尊，寶刀屠龍，

號令天下，莫敢不從，

倚天不出，誰與爭鋒。

? ? ? ? ? ? ? ——金庸·《倚天屠龍記》

Bayesian Estimation, Analysis and Regression(簡寫為BEAR) Toolbox是歐央行(ECB)發布的一個綜合 (面板)VAR工具箱，通過圖形用戶界面(GUI)即可輕松實現多元時間序列(面板)的貝葉斯估計、分析和回歸，通過Excel進行輸入和輸出，從而能夠幫助經濟學人擺脫繁重的coding工作，通過鼠標僅僅點擊幾下菜單，即可完成建模，從而可以確保將寶貴的精力集中進行預測和政策分析。BEAR是一個基于MATLAB的工具箱，提供詳細的代碼記錄、以及相關理論和用戶指南。BEAR旨在為經濟學人提供一款建模新神器，包括目前比較先進的應用模型，例如符號和數量大小限制VAR，條件預測，貝葉斯預測，貝葉斯面板VAR，并可使用不同的先驗分布(例如分層先驗)等等。團隊開發始終處于經濟研究的前沿，并根據最先進的研究計劃，后續進行進一步的開發。

在學界和中央銀行的研究工作中，越來越多地使用向量自回歸(VAR)模型來分析經濟和預測，但是如果數據質量不夠好或者是過度參數化，運用傳統的極大似然方法來估計VAR通常是不夠精確的。基于這些原因，自從Doan et al.(1984)的開創性研究之后，貝葉斯VAR模型受到越來越多經濟學人的熱烈歡迎。盡管貝葉斯VAR模型的一些代碼和相關應用軟件已經在經濟學漿糊中廣為流傳(存在)，但是它們提供功能的有限，設計成圖形用戶界面(GUI)這般用戶友好型的總是太少太少，并且難以把新模型及其應用程序如此方便地來進行擴充。鑒于如此嚴峻的經濟學漿糊形勢，Alistair Dieppe, Bj?rn van Roye, Romain Legrand代表ECB隆重決定：創建貝葉斯估計、分析和回歸(BEAR)工具箱。他們發宏愿，而定三大目標：

• BEAR應該是全面的工具包，提供標準功能，是最先進的應用程序。

• 貝葉斯應該易于使用，貝葉斯專家和普通經濟學人都能平等接受BEAR。

• BEAR在技術上是靈活透明的。代碼結構易于閱讀和修改，附帶技術指南，為所有的建模應用提供完整的數學推導。

講人話就是，BEAR其是一個綜合Matlab工具包，采用Excel作為輸入和輸出，用鼠標點擊幾下菜單即可完成建模。這些哥們的一個心愿是：分享專業知識是一種情懷，衷心希望BEAR可以成為進行宏觀經濟分析的重要工具，通過協同效應來提高工作效率，從而避免不必要的重復工作。BEAR 3.0版提供以下應用：

• VAR模型的估計技術

——OLS(極大似然)VAR——標準貝葉斯VAR ?(Doan et al. (1984) and Litterman (1986))——具有關于穩態的先驗新息的均值調整BVAR ?(Villani (2009))——貝葉斯面板VAR ?(as in Canova and Ciccarelli (2013))

• 具有其它各種類型先驗的貝葉斯VAR模型

——明尼蘇達(Minnesota)先驗 ?(Litterman (1986))——正態威希特(Wishart先驗) ?(Kadiyala and Karlsson (1997))——具有吉布斯(Gibbs)抽樣的獨立正態威希特(Wishart)先驗——正態擴散先驗 (Kadiyala and Karlsson (1997))——虛擬觀測先驗 (Banbura et al. (2010))

• 貝葉斯VAR模型的先驗擴展

——格點搜索的超參數優化 (similar to Giannone et al. (2015))——區塊(或“一攬子”)外生性(Block exogeneity)——虛擬觀測擴展：系數之和，虛擬初始觀測 (Banbura et al. (2010))

• 面板模型

——OLS 均值組估計 ?(Pesaran and Smith (1995))——貝葉斯面板估計——隨機效應模型，Zellner-Hong ?(Zellner and Hong (1989))——靜態因子模型 ?(Canova and Ciccarelli (2013))——動態因子模型 ?(Canova and Ciccarelli (2013))

• 結構向量自回歸

——喬里斯基(Cholesky) 因子分解——三角因子分解——符號，數量大小(magnitude)和零約束 ?(Arias et al. (2014))

• 其它應用

——無條件預測——脈沖響應函數(IRFs)——預測誤差方差分解——歷史方差分解——條件預測：沖擊方法 ?(Waggoner and Zha (1999))——條件預測：傾斜(tilting)方法 ?(Robertson et al. (2005))——預測評價：標準準則和貝葉斯設定準則這里是曾經的舊文今天再推送BAR 4.2最高版本的Slides

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總結

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