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2.2状态空间模型参数的极大似然估计 在本文 1中我们建立了结构时间序列的状态空间模型(1.3),在该模型中状态转移阵Φ(其中的自回归项参数α1,α2。…,αp),状态噪声协方差阵Q(其对角线上的σξ2,σ 2n,αe2,αξ2)及量测噪声方差k都是待估计的.此外在进行Kαlmαn滤波时,状态及协方差阵的近值X(0/0), P(0,0/0)也是待估计的.我们将未知参数简记为 0=(Φ,Q,R,X(0/0),P(0,0/0)假定已得到观测数据我们通过极大化观测数据的似然函数来估计未知数. 观测数据的似然函数是上式中f是条件概率密度函数. 由状态空间的状态方程及量测方程(1.3)可得… 相似文献
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本文讨论结构经济时间序列用状态空间模型进行分解处理的方法.在§1中综述结构时间序列的状态空间描述.§2中着重论述了将处理不完全数据的EM-算法应用于状态空间模型参数的极大似然估计.在§3中给出采用本文所述方法对一些我国宏观经济序列的计算实例. 相似文献
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