Efficient Likelihood Evaluation of State-Space Representations

David N. DeJong, Hariharan Dharmarajan, Roman Liesenfeld, Guilherme Moura, Jean-Francois Richard

V článku představujeme numerickou metodu, která usnadňuje výpočty efektivní pravděpodobnosti v aplikacích tykajících se nelineárních a negaussovských stavových modelů. Tato metoda využívá kontinuálních aproximací filtračních hustot a zajišťuje nepodmíněně optimální globální aproximaci cílových integrovaných funkcí za účelem dosažení aproximace pravděpodobnosti. Optimalizované aproximace cílových integrovaných funkcí jsou konstruovány s využitím efektivního podstatného výběru. Výsledné aproximace pravděpodobnosti jsou kontinuálními funkcemi modelových parametrů, což značně rozšiřuje odhady parametrů. Ilustrujeme naši metodu v aplikacích pro dynamické stochastické modely všeobecné rovnováhy.

Klíčová slova: adaptace, dynamický stochastický model všeobecné rovnováhy, efektivní podstatný výběr, aproximace jádrové hustoty, filtr částic

JEL Kódy: C63, C68

Vydáno: prosinec 2009

Ke stažení: CNB WP No. 15/2009 (pdf, 779 kB)