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一类新的具有状态切换和路径依赖的条件马尔可夫跳过程:性质和极大似然估计

作者

上市的:
  • 布迪·苏里亚

摘要

本文提出了一类新的具有状态切换和路径依赖的条件马尔可夫跳过程。所开发过程的关键新颖特征在于,当它从一种状态移动到另一种状态时,它能够切换过渡速率,切换概率取决于过程的当前状态和时间以及其过去的轨迹。因此,从当前状态到另一状态的转换取决于进程在该状态下的保持时间。根据由有限个不同转移矩阵表示的速度区域、在每个状态内选择区域成员的概率以及该过程的过去实现,明确给出了该过程的分布特性。特别是,它具有分布等效随机表示,具有Frydman和Surya(2020)中引入的马尔可夫跳跃过程的一般混合。过程分布参数的最大似然估计(MLE)是以闭合形式导出的。该估计是使用EM算法迭代完成的。Akaike信息准则用于评估所选模型的良好性。导出了MLE的显式观测Fisher信息矩阵,用于计算MLE的标准误差。信息矩阵采用Louis(1982)的通用矩阵公式的简化形式。给出了MLE的大样本性质。特别是,过渡速率MLE的协方差矩阵等于Cram \'er-Rao下限,而对于制度成员的MLE则较小。仿真研究证实了这些发现,并表明参数估计是准确的、一致的,并且随着样本量的增加具有渐近正态性。

建议引用

  • 布迪·苏里亚,2021年。"一类新的具有状态切换和路径依赖的条件马尔可夫跳过程:性质和极大似然估计,"论文2107.07026,arXiv.org。
  • 手柄:RePEc:arx:论文:2107.07026
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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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    最相关的项目

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