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多元线性预测问题：基于模型的直接滤波解

作者

上市的：
  • 塔克·S·麦克罗伊。
  • 马克·威尔迪

摘要

宏观经济、金融和质量控制中的许多情况都需要实时估计趋势、转折点和异常。实时信号提取问题被表示为一个多元线性预测问题，根据已知模型给出最优解，并提出多元直接滤波分析，以解决过程模型未知的更典型情况。它显示了如何在并发过滤器上施加一般约束（例如级别和时间偏移约束），以确保实时估计具有必要的属性。该方法适用于石油和建筑数据。

建议引用

  • McElroy，Tucker S.&Wildi，Marc，2020年。"多元线性预测问题：基于模型的直接滤波解,"计量经济与统计爱思唯尔，第14卷（C），第112-130页。
    • 手柄：RePEc:eee:ecosta:v:14:y:2020:i:c:p:112-130
    DOI:10.1016/j.ecosta.2019.12.004
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人：

    1. 卡斯滕·韦贝尔（Karsten Webel），2022年。"次月时间序列建模和季节调整的一些最新进展,"讨论文件2022年3月31日，德意志联邦银行。

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    1. Garratt，Anthony&Mitchell，James&Vahey，Shaun P.，2014年。"测量输出缺口预测不确定性,"国际预测杂志爱思唯尔，第30卷（2），第268-279页。
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    16. Viv B Hall和Peter Thomson，2020年。"汉密尔顿的OLS回归是否为霍德里克·普雷斯科特过滤器提供了更好的选择？新西兰商业周期视角,"CAMA工作文件2020-71年，澳大利亚国立大学克劳福德公共政策学院应用宏观经济分析中心。
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