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状态空间模型中的自举预测间隔

作者

上市的:
  • 亚历桑德罗·古迪斯
  • 埃丝特·鲁伊斯

摘要

状态空间模型中的预测区间可以通过假设高斯新息和使用卡尔曼滤波器的预测方程获得,真实参数由一致估计代替。这种方法有两个局限性。首先,它没有考虑参数估计引起的不确定性。其次,未来创新的高斯性假设可能是不准确的。为了克服这些缺点,Wall和Stoffer[Journal of Time Series Analysis(2002)Vol.23,pp.733–751]提出了一种引导程序,用于评估条件预测误差,这需要模型的反向表示。获得这种表示会增加过程的复杂性,并将其实现限制在其存在的模型上。在本文中,我们提出了一种直接为观测值构造预测区间的自举过程,它不需要模型的反向表示。因此,它的应用要简单得多,而不会失去自举预测区间的良好性能。我们研究了它的有限样本特性,并将其与标准以及局部水平模型的Wall和Stoffer程序的特性进行了比较。最后,我们通过实现新程序来获得实时序列未来值的预测区间来说明结果。

建议引用

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  • 手柄:RePEc:bla:jtsera:v:30:y:2009年:i:2:p:167-178
    内政部:10.1111/j.1467-9892.2008.00604.x
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    引文

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