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粒子有效重要性采样

作者

上市的:
  • 马塞尔·沙思
  • 罗伯特·科恩

摘要

有效重要性抽样(EIS)方法是高维积分数值计算的一般原则,它使用目标被积函数的序列结构来构建方差最小重要性抽样。尽管在高维领域有许多成功的应用,但众所周知,重要性抽样策略的方差随着集成维的增加呈指数增长。我们通过认识到EIS框架具有离线顺序蒙特卡罗解释来解决这个问题。粒子EIS方法基于非标准重采样权重,该权重考虑了重要性采样器的构造,作为状态平滑密度的顺序近似值。我们将该方法应用于一系列单变量和双变量随机波动率规范。我们还开发了EIS方法在状态空间模型中的新应用,其中包含Student的t状态创新。我们的结果表明,粒子EIS方法在高维似然估计方面明显优于标准EIS方法和粒子滤波器。我们使用粒子边缘Metropolis–Hastings和重要性抽样平方算法说明了贝叶斯推断方法的效率。

建议引用

  • Scharth,Marcel&Kohn,Robert,2016年。"粒子有效重要性采样,"计量经济学杂志,爱思唯尔,第190卷(1),第133-147页。
  • 手柄:RePEc:eee:econom:v:190:y:2016:i:1:p:133-147
    DOI:10.1016/j.jeconom.2015.03.047
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人:

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