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状态空间模型鲁棒估计的数据清洗增广卡尔曼滤波器

作者

上市的：
  • 玛克扎克，玛蒂娜
  • 托马索·普罗埃蒂
  • 斯特凡诺·格拉西

摘要

本文提出了一种鲁棒增强卡尔曼滤波器，将数据清理滤波器（Masreliz和Martin，1977）扩展到具有非平稳和回归效应的一般状态空间模型。鲁棒滤波器通过根据影响函数限定新观测值所携带信息的影响，将观测值缩小为基于过去的一步预测。当对替换数据进行最大似然估计时，得到了M型估计。我们使用基本结构时间序列模型（季节时间序列分析中常用的未观测组件模型）作为建模框架，研究了鲁棒AKF在两个应用程序中的性能。首先，进行了蒙特卡罗实验，以评估所提方法估计方差参数的相对准确性。其次，将该方法应用于一系列欧洲贸易统计数据的预测。

建议引用

  • Marczak，Martyna&Proietti，Tommaso&Grassi，Stefano，2015年。"状态空间模型鲁棒估计的数据清洗增广卡尔曼滤波器,"霍亨海姆商学、经济学和社会科学讨论论文13-2015年，霍亨海姆大学商业、经济和社会科学学院。
    • 手柄：RePEc:zbw:hohdps:132015年
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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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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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    关键词

    鲁棒滤波;增广卡尔曼滤波器;结构时间序列模型;加性异常值;创新异常值;
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    • C32型-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程；状态空间模型
    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型；模拟方法
    • 第63页-数学与定量方法——数学方法；规划模型；数学和仿真建模--计算技术

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