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赫尔曼·歌手

具有时间相关参数的连续面板模型。 （英语） Zbl 0921.62102号

数学杂志。社会学。 23，第2期，77-98（1998年）.
摘要：面板数据被建模为连续时间（t）的动态结构方程（随机微分方程）。借助包含测量误差的测量方程（连续离散状态空间模型），将连续移动的潜在状态向量（y（t））映射为可观测的离散时间序列（或面板）（z{ni}=z_n（ti））。因此，该方法能够处理具有不规则观测波、缺失值和任意插值的外部影响（控制变量）的数据。为了对发展和增长模型进行建模，假设系统参数矩阵与时间相关。
文中说明了如何使用卡尔曼滤波算法在这种一般线性设置下计算似然函数。利用二元增长模型对估计方法进行了仿真研究，并将其应用于布朗桥。

引用于5文件

MSC公司：

2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62页99 统计学的应用
60小时10分 随机常微分方程（随机分析方面）

关键词：

面板数据；连续离散状态空间模型；时间相关参数；增长模型；卡尔曼滤波器

软件：

LSDE公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Singer}，J.数学。社会学。23，第2号，77--98（1998；Zbl 0921.62102）
全文： 内政部

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