非线性结构时间序列模型的贝叶斯推断

杰米·霍尔,迈克尔·柯克比·皮特,罗伯特·科恩

研究成果:对日记账的贡献第条同行审查

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摘要

我们考虑将似然推理的有效方法应用于结构模型。特别地,我们引入了一种粒子滤波方法,它集中于结构模型近似解的马尔可夫状态中的扰动。这种模型的一个特点是,干扰的条件分布通常是多模态的。我们提供了一种快速有效的近似此类分布的方法。我们使用这种方法估计了一个新古典增长模型。还考虑了一个具有持续习惯的资产定价模型。我们采用的方法允许使用比给定精度的替代程序更少的粒子。
原始语言英语
页面(从至)99-111
页数12
日记账经济计量杂志
音量179
发行编号2
早期在线日期2014年1月2日
内政部
出版物状态已发布-2014年4月

指纹

深入研究“非线性结构时间序列模型的贝叶斯推断”的研究主题。它们一起形成了一个独特的指纹。

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