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赫尔曼·歌手

奇异矩矩阵的SEM建模。一： 时间序列的ML-估计。 （英语） Zbl 1202.62124号

数学杂志。社会学。 34，第4号，301-320（2010）.
摘要：介绍了具有确定性截距的结构方程模型（SEM）。高斯似然函数不包含样本矩矩阵的行列式，因此仅对一个统计单位进行了明确定义。将SEM应用于动态状态空间模型，并与卡尔曼滤波（KF）方法进行了比较。两种方法的可能性都是等价的，但对于长时间序列，SEM方法会出现数值问题，这些问题可以追溯到潜在状态协方差矩阵的反演。两种方法在几个方面进行了比较。SEM方法现在可以对具有相关单位的面板数据进行具体分析和估计。

引用于2评论
引用于5文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M20型 随机过程推断和预测
62第20页 统计学在经济学中的应用
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

估计;卡尔曼滤波（KF）;最大似然;状态空间模型;结构方程模型;时间序列

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。34，编号4301-320（2010年；兹bl 1202.62124）
全文： 内政部

参考文献：

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