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用参数驱动和观测驱动模型预测时变参数

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼

    （阿姆斯特丹VU大学、廷伯根研究所和奥胡斯大学CREATES）

  • 安德烈·卢卡斯

    （VU大学阿姆斯特丹分校和廷伯根学院）

  • 马塞尔·沙特

    （新南威尔士大学）

摘要

我们验证了参数驱动和观测驱动的动态模型类在预测时变参数方面是否能够相互优于。我们考虑了现有和新的计数和持续时间的动态模型，也考虑了波动性、强度和相关性参数。在扩展的蒙特卡罗研究中，我们证明了基于预测似然函数得分的观测驱动模型与正确指定的参数驱动模型相比具有相似的预测准确性。基于预测分数更新的动态观测驱动模型优于基于条件矩更新的模型。我们的主要发现得到了波动率预测的广泛实证研究结果的支持。

建议引用

  • Siem Jan Koopman、AndréLucas和Marcel Scharth，2016年。"用参数驱动和观测驱动模型预测时变参数,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第98卷（1），第97-110页，3月。
    • 手柄：RePEc:tpr:重申：v:98:y:2016:i:1:p:97-110
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    1. Siem Jan Koopman和AndréLucas和Marcel Scharth，2015年。"非线性非高斯状态空间模型的数值加速重要抽样,"商业与经济统计杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》，第33卷（1），第114-127页，1月。
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