A Sparse Kalman Filter: A Non-Recursive Approach

Michal Andrle, Jan Brůha

Navrhujeme algoritmus pro odhad nepozorovaných stavů a šoků ve stavovém modelu při omezení na řídkost řešení. Mnohé ekonomické modely mají lineární stavovou formu – např. linearizované modely DSGE, VAR, časově proměnlivé VAR a dynamické faktorové modely. Při použití konvenčního Kalmanova filtru, který je v zásadě rekurzivním OLS algoritmem, jsou všechny odhadované šoky nenulové. Skutečné šoky však jsou často po větší počet období nulové a nenulové odhady jsou důsledkem šumu v datech nebo špatné podmíněnosti modelu. Ukazujeme aplikace, kde je přirozeným řešením řídkost. Řídkost filtrovaných šoků je dosažena aplikací penalizace pomocí metody elastické sítě na problém nejmenších čtverců a zlepšuje statistickou efektivnost. Algoritmus lze upravit pro nekonvexní penalizaci a pro odhady robustní vůči extrémním hodnotám.

JEL kódy: C32, C52, C53

Klíčová slova: Kalmanův filtr, regularizace, řídké řešení

Vydáno: listopad 2023

Ke stažení: CNB WP 13/2023 (pdf, 808 kB)