この研究は、地政学的混乱、政策の反転、金融市場のボラティリティによって、マクロ経済予測が難しくなっている現状に対処しています。従来のベクトル自己回帰（VAR）モデルは高次元設定で過剰適合し、しきい値VARは時間変動の依存関係や複雑なパラメータ構造に苦しむ点を考慮し、Sims-ZhaベイジアンVARに外生変数を加えたSZBVARxを提案しています。これは、経済政策の不確実性、地政学的リスク、米国株式市場のボラティリティ、米国の金融政策不確実性といった新聞ベースの不確実性ショックを取り入れることで、構造的解釈可能性を向上させ、次元を軽減させます。G7データを用いた結果、SZBVARxはクラシカルVARや機械学習モデルなど14のベンチマークを上回る予測精度を示し、リスク管理やシナリオ分析における不確実性の定量化にも優れています。この研究は、G7の政策立案者に対して、現代のマクロ経済予測のための透明で適切に調整されたツールを提供します。