State Space Methods in Stata
State Space Methods in Stata
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Stata 中的状态空间方法
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Richard Gates
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Drukker;Richard Gates
我们说明了如何使用Stata程序sspace估计线性状态空间模型的参数。我们提供了如何使用sspace来估计无偏分量模型、向量自回归移动平均模型和动态因子模型的参数的示例。我们还展示了如何计算一步，过滤和平滑估计的系列和状态;动态预测和置信区间;和残差。
We illustrate how to estimate parameters of linear state-space models using the Stata program sspace. We provide examples of how to use sspace to estimate the parameters of unobserved-component models, vector autoregressive moving-average models, and dynamic-factor models. We also show how to compute one-step, filtered, and smoothed estimates of the series and the states; dynamic forecasts and their confidence intervals; and residuals.