潜在的非可逆SVARMAモデルの可同定性と推定:新しいパラメータ化【JST・京大機械翻訳】

Funovits Bernd

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208327466946 整理番号：21P0024189

潜在的非可逆SVARMAモデルの可同定性と推定:新しいパラメータ化【JST・京大機械翻訳】

Identifiability and Estimation of Possibly Non-Invertible SVARMA Models: A New Parametrisation

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発行年： 2020年02月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年02月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,独立および非Gauss衝撃によって駆動される非可逆構造ベクトル自己回帰移動平均(SVARMA)モデルのパラメタリゼーション,同定可能性,および最尤(ML)推定を扱う。以前の文献とは対照的に,Wiener-Hopf因数分解(WHF)を用いたMA多項式行列の新しい表現は,モデルの多変量性質に焦点を当て,その構造への洞察を生成し,この構造を用いて最適化アルゴリズムを考案する。特に,ユニット円の内側と外部の決定因子ゼロの位置をパラメータ化し,ゼロでMAゼロを許容し,情報遅延として解釈できる。これは動的確率的一般平衡(DSGE)モデルのデータ駆動評価に高度に関連している。典型的には,衝撃伝達マトリックスおよび決定因子根位置に対する制約の同定を試験可能とした。さらに,ML推定器の漸近正規性とスコアと情報行列の解析的表現のための低レベル条件を提供した。応用として,BlanchardとQuahモデルを推定し,この方法が標準マクロ計量モデルを用いて非可逆性に関する更なる洞察を提供することを示した。これらおよび更なる解析を,良く記録されたRパッケージにおいて実行した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム同定 , 信号理論

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