Table 2 reports Bayesian estimates

Table 2 reports Bayesian estimates of the model parameters as point estimates of posterior means with 90% confidence intervals computed by Metropolis–Hastings sampling algorithm based on 100,000 draws. According to multivariate and univariate diagnostics, a sample of 100,000 draws was sufficient to ensure convergence of the Metropolis–Hastings sampling algorithm. The estimation results are generally consistent with the existence literature. All parameters are estimated to be significantly different from zero except the coefficients of lagged output gap in the fiscal policy rules. Moreover, the data are informative as the posterior marginal densities of the parameters are generally more concentrated than the prior marginal densities

Kết quả (Việt) 1:

Bảng 2 báo cáo Bayes ước tính của các thông số mô hình như điểm ước tính có nghĩa là sau với khoảng tin cậy 90% tính bởi giải thuật lấy mẫu Metropolis-Hastings dựa trên 100.000 rút ra. Theo đa biến và véc chẩn đoán, một mẫu 100.000 rút ra là đủ để đảm bảo sự hội tụ của các thuật toán Metropolis-Hastings mẫu. Kết quả dự toán được nói chung phù hợp với các tài liệu sự tồn tại. Tất cả các thông số được ước tính là đáng kể khác nhau từ số không ngoại trừ các hệ số của lagged sản lượng khoảng cách trong các quy tắc chính sách tài khóa. Hơn nữa, các dữ liệu là thông tin như mật độ biên sau của các tham số được thường tập trung hơn so với trước khi mật độ biên

Kết quả (Việt) 2:

Bảng ước tính 2 báo cáo Bayesian của các thông số mô hình như là ước lượng điểm của posterior nghĩa với khoảng tin cậy 90% được tính toán bởi Metropolis-Hastings thuật toán lấy mẫu dựa trên 100.000 rút ra. Theo chẩn đoán đa biến và đơn biến, một mẫu của 100.000 trận hòa là đủ để đảm bảo hội tụ của thuật toán lấy mẫu Metropolis-Hastings. Các kết quả ước lượng nói chung là phù hợp với các tài liệu tồn tại. Tất cả các tham số được ước tính là khác nhau đáng kể từ con số không, ngoại trừ các hệ số chênh lệch sản lượng tụt lại trong các quy tắc chính sách tài khóa. Hơn nữa, dữ liệu là thông tin như mật độ biên sau của các thông số nói chung là tập trung hơn so với mật độ biên trước