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马尔可夫状态切换模型的时变转移概率

作者

上市的：
  • 马尔科·巴齐
  • 弗朗西斯科·布拉斯克斯
  • 暹粒·扬·库普曼
  • 安德烈·卢卡斯

摘要

我们提出了一个新的具有时变概率的马尔可夫转换模型。我们模型的新颖之处在于，通过观测驱动的模型，过渡概率随时间演化。时变概率的创新是由预测似然函数的得分产生的。我们展示了如何容易地解释模型动力学。我们在蒙特卡罗研究中研究了该模型的性能，并表明该模型成功地估计了一系列不同动态模式的未观测状态切换概率。我们还通过研究美国工业生产增长的动态均值和方差行为，在实证环境中说明了新方法。我们发现了制度转换概率变化的经验证据，在样本的早期，高波动率制度的持续性更强，而在样本的后期，低波动率制度更具持续性。
（此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。）

建议引文

  • Marco Bazzi、Francisco Blasques、Siem Jan Koopman和Andre Lucas，2017年。"马尔可夫状态切换模型的时变转移概率,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第38卷（3），第458-478页，5月。
    • 手柄：RePEc:bla:jtsera:v:38:y:2017:i:3:p:458-478
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    作为
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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"观测驱动时间序列模型的信息论最优性,"廷伯根研究所讨论文件14-046/III，廷伯根研究所。
    2. Mauro Bernardi和Leopoldo Catania，2015年。"切换-GAS Copula模型及其在系统风险中的应用,"论文1504.03733，arXiv.org，2016年1月修订。
    3. Blasques，Francisco&Ji，Jiangyu&Lucas，André，2016年。"半参数得分驱动的波动率模型,"计算统计与数据分析，爱思唯尔，第100卷（C），第58-69页。
    4. Blasques，Francisco&van Brummelen，Janneke&Koopman，Siem Jan&Lucas，Andre，2022年。"记分驱动模型的最大似然估计,"计量经济学杂志爱思唯尔，第227（2）卷，第325-346页。
    5. Francisco（F.）Blasques&Andre（A.）Lucas&Andries van Vlodrop，2017年。"分数驱动波动率模型的有限样本最优性,"廷伯根研究所讨论文件17-111/III，廷伯根研究所。
    6. Blasques，Francisco&Lucas，André&van Vlodrop，Andries C.，2021年。"分数驱动波动率模型的有限样本最优性：一些蒙特卡罗证据,"计量经济与统计爱思唯尔，第19卷（C），第47-57页。
    7. Drew Creal&Siem Jan Koopman&AndréLucas&Marcin Zamojski，2015年。"矩的广义自回归方法,"廷伯根研究所讨论文件15-138/III，廷伯根研究所，2018年7月6日修订。
    8. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"正确指定的广义自回归分数模型的最大似然估计：反馈效应、收缩条件和渐近性质,"廷伯根研究所讨论文件14-074/III，廷伯根研究所。
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    12. Blasques，Francisco&Koopman，Siem Jan&Lucas，Andre&Schaumburg，Julia，2016年。"利用空间金融时间序列模型测量系统风险的溢出动力学,"计量经济学杂志爱思唯尔，第195卷（2），第211-223页。
    13. Francisco Blasques&Paolo Gorgi&Siem Jan Koopman&Olivier Wintenberger，2016年。"观测驱动模型的可行可逆条件和最大似然估计,"廷伯根研究所讨论文件16-082/III，廷伯根研究所。
    14. 卡巴列罗、迭戈和卢卡斯、安德烈和施瓦布、伯恩德和张欣，2020年。"最大度假村贷款人/投资者的风险内生性,"货币经济学杂志爱思唯尔，第116（C）卷，第283-297页。
    15. Blasques，F.&Gorgi，P.&Koopman，S.J.，2019年。"加速记分驱动的时间序列模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第212（2）卷，第359-376页。
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    17. Lucas，André&Opschoor，Anne&Schaumburg，Julia，2016年。"记分驱动的时变参数模型中缺失值的解释,"经济学快报爱思唯尔，第148（C）卷，第96-98页。
    18. F Blasques&P Gorgi&S J Koopman&O Wintenberger，2016年。"观测驱动模型最大似然估计的可行可逆条件,"工作文件hal-01377971，哈尔。
    19. 安德烈·卢卡斯（Andre Lucas）、伯恩德·施瓦布（Bernd Schwaab）和张欣（Xin Zhang），2013年。"衡量大型银行系统中的信贷风险：计量经济学建模与实证,"廷伯根研究所讨论文件13-063/IV/DSF56，廷伯根研究所，2014年10月13日修订。
    20. Leopoldo Catania和Nima Nonejad，2016年。"密度预测和杠杆效应：来自观测和参数驱动波动模型的证据,"论文1605.00230，arXiv.org，2016年11月修订。

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