Arbeitspapier

An Efficient Filtering Approach to Likelihood Approximation for State-Space Representations

We develop a numerical filtering procedure that facilitates efficient likelihood evaluation in applications involving non-linear and non-gaussian state-space models. The procedure approximates necessary integrals using continuous or piecewise-continuous approximations of target densities. Construction is achieved via efficient importance sampling, and approximating densities are adapted to fully incorporate current information.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Economics Working Paper ; No. 2007-25

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
particle filter
adaption
efficient importance sampling
kernel density approximation
Zustandsraummodell
Theorie
EIS Filter
Efficient Importance Sampling

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
DeJong, David Neil
Dharmarajan, Hariharan
Liesenfeld, Roman
Richard, Jean-François
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Kiel University, Department of Economics
(wo)
Kiel
(wann)
2007

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:43 MEZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • DeJong, David Neil
  • Dharmarajan, Hariharan
  • Liesenfeld, Roman
  • Richard, Jean-François
  • Kiel University, Department of Economics

Entstanden

  • 2007

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