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大型多方程Markov开关模型中的推理方法。 (英语) Zbl 1429.62698号

摘要:多方程Markov-chain模型的推断带来了一些小模型中不太可能出现的困难。我们的框架允许过渡矩阵中的许多状态,不允许自由参数的数量随着状态数量的平方增长,也不丢失后验分布的方便形式。在这些高维模型中,边缘数据密度的计算是困难的。本文给出了克服这些困难的方法,并解释了现有方法不可靠的原因。它提出了最大化后验密度和启动MCMC模拟的建议,以提供对复杂似然形状的鲁棒性。

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62第20页 统计学在经济学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
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