Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Tanizaki H., Mariano R.S. — Prediction, filtering and smoothing in non-linear and non-normal cases using Monte Carlo integration
Tanizaki H., Mariano R.S. — Prediction, filtering and smoothing in non-linear and non-normal cases using Monte Carlo integration

Читать книгу
бесплатно

Скачать книгу с нашего сайта нельзя

Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Prediction, filtering and smoothing in non-linear and non-normal cases using Monte Carlo integration

Авторы: Tanizaki H., Mariano R.S.

Аннотация:

A simulation-based non-linear filter is developed for prediction and smoothing in non-linear and/or non-normal structural time-series models. Recursive algorithms of weighting functions are derived by applying Monte Carlo integration. Through Monte Carlo experiments, it is shown that (1) for a small number of random draws (or nodes) our simulation-based density estimator using Monte Carlo integration (SDE) performs better than Kitagawa's numerical integration procedure (KNI), and (2) SDE and KNI give less biased parameter estimates than the extended Kalman filter (EKF). Finally, an estimation of per capita final consumption data is taken as an application to the non-linear filtering problem.


Язык: en

Рубрика: Экономика и финансы/

Тип: Статья

Статус предметного указателя: Неизвестно

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1994

Количество страниц: 18

Добавлена в каталог: 22.07.2009

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2017
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте