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存在样本内和样本外中断时的预测

作者

上市的：
  • 徐佳文

    （上海财经大学）

  • 皮埃尔·佩伦

    （波士顿大学）

摘要

我们提出了一种基于频率的方法来预测预测模型参数中存在样本内和样本外突变的时间序列。我们首先将参数建模为一个随机水平偏移过程，其中偏移的发生由伯努利过程控制。为了有一个结构，以便可以预测参数的变化，我们引入了两个修改。第一个模型根据一些可以预测的协变量对转移概率进行建模。第二种方法将内置的均值回复机制纳入参数的时间路径。也可以对误差过程方差中的模型变化进行类似的修改。我们的完整模型可以转换为非线性非高斯状态空间框架。为了估计它，我们使用粒子滤波和蒙特卡罗期望最大化算法。仿真结果表明，该算法提供了准确的样本内估计，尤其是参数时间路径的滤波估计与真实变化密切相关。我们提供了一些实证应用，并将我们的方法与各种替代方法的预测性能进行了比较。这些表明，在预测精度方面取得了实质性的提高。

建议引用

  • 徐佳文（Jiawen Xu）和皮埃尔·佩伦（Pierre Perron），2015年。"存在样本内和样本外中断时的预测,"波士顿大学经济系工作论文系列wp2015-012，波士顿大学经济系。
    • 手柄：RePEc:bos:wppaper:wp2015-012
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    2. 徐佳文（Jiawen Xu）和皮埃尔·佩伦（Pierre Perron），2015年。"存在样本内和样本外中断时的预测,"波士顿大学经济系工作论文系列wp2015-012，波士顿大学经济系。
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