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貝氏門檻自迴歸模型
自迴歸 (AR) 模型是應用經濟與其他學科領域中使用最廣泛的模型之一，然而，實體經濟和金融資料的動態特徵會隨著時間的推移而變化，限制了線性時間序列模型的適用性。門檻自迴歸 (TAR) 模型 (Tong 1982) 是非線性時間序列模型，應用在計量經濟學 (Hansen 2011)、金融分析 (Cao and Tsay 1992) 和生態學 (Tong 2011)。 Stata 17中，貝氏模型指令bayesmh支援時間序列運算子，用於線性、非線性和多方程模型中的的獨立變數，讓許多模型的分析成為可能。例如，現在可在Stata執行門檻自迴歸模型的貝氏估計，這些模型有利於分析由狀態轉換引起的結構性斷裂的時間序列。
來源：Bayesian threshold autoregressive models
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