Estimating Nonlinear Economic Models Using Surrogate Transitions
Estimating Nonlinear Economic Models Using Surrogate Transitions
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使用代理转移估计非线性经济模型
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
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通讯作者：
Matthew E. Smith
中科院分区：
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作者：
Matthew E. Smith
我们提出了一种新的组合算法，用于联合估计非线性状态空间系统中的参数和不可观测状态。我们利用近似的边缘似然来指导粒子边缘大都市黑斯廷斯算法。虽然该算法表面上以降低维度的边缘分布为目标，但它来自更高维的联合分布。在随机波动率模型和具有稳健偏好的真实的商业周期模型上证明了该算法。
We propose a novel combination of algorithms for jointly estimating parameters and unobservable states in a nonlinear state space system. We exploit an approximation to the marginal likelihood to guide a Particle Marginal Metropolis-Hastings algorithm. While this algorithm seemingly targets reduced dimension marginal distributions, it draws from a joint distribution of much higher dimension. The algorithm is demonstrated on a stochastic volatility model and a Real Business Cycle model with robust preferences.