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未观测组件模型中趋势和周期相互作用的季节性

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼
  • 李开明

摘要

总结。未观测成分时间序列模型将时间序列分解为趋势、季节、周期、不规则扰动以及可能的其他成分。这些模型已成功应用于许多经济时间序列。线性模型的标准假设通常适用于对数据进行对数转换后，有助于估计、测试、预测和解释。然而，在某些情况下，线性-加性框架可能过于严格。我们建立了一个非线性未观测分量时间序列模型，该模型允许趋势-周期分量和季节分量之间的相互作用。将生成的模型转换为非线性状态空间形式，并通过扩展卡尔曼滤波器进行估计，该滤波器适用于具有扩散初始条件的模型。我们将我们的模型应用于英国旅行数据和美国失业和生产数据，并表明它可以捕捉到不断增加的季节变化和依赖周期的季节波动。

建议引用

  • 暹粒·扬·库普曼和李开明，2009年。"未观测组件模型中趋势和周期相互作用的季节性,"英国皇家统计学会杂志C辑英国皇家统计学会，第58卷（4），第427-448页，9月。
    • 手柄：RePEc:bla:jorssc:v:58:y:2009年：i:4:p:427-448
    内政部：10.1111/j.1467-9876.2009.00661.x
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    引文

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    1. 托马索·普罗埃蒂（Tommaso Proietti）和马可·里安尼（Marco Riani），2009年。"转型和季节调整,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第30卷（1），第47-69页，1月。
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    20. Mesters，G.&Koopman，S.J.，2014年。"横截面和时间随机效应的广义动态面板数据模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第180（2）卷，第127-140页。

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