※ 引述《Huegill (...光辉岁月..........)》之铭言： : ※ 引述《Huegill (...光辉岁月..........)》之铭言： : : 作者: Huegill (...光辉岁月..........) 看板: Statistics : : 标题: 状态空间之卡尔曼滤波估计的Eviews设定 : : 时间: Sun Jan 23 17:14:53 2011 : : 假设我要估计汇率泡沫，泡沫定义为汇率变动当中，基本面无法解释的部份。 : : 模型表述如下： : : de = dX + dB + v : : 其中，d=delta(变动)、e：汇率、X：基本面(另有理论基础定义)、B：泡沫、v：残差项 : : 并且dX之DGP可经由各种模型判断准则(ACF、PACF之过度配适，及AIC、SBC等)决定落後项 : : ，我们姑且假设为AR(1)，即： : : dX=c+dX(-1) : : 此外，假设泡沫B亦服从AR(1)，即： : : B(t)=bB(t-1) : : 於是我在Eviews当中的SSpace设定如下： : : @signal dX=c(1)+c(2)*dX(-1)+[var=exp(c(3))] : : @signal de=dX+c(4)*sv1+[var=exp(c(5))] : : @state sv1=c(6)*sv1(-1)+[var=exp(c(7))] : : 以上设定Eviews出现错误信息：测量方程式右边不得出现测量方程应变量当期值与未来值 : : 所以我如下修正： : : @signal de=c(1)+c(2)*dX(-1)+c(3)*sv1+[var=exp(c(4))] : : @state sv1=c(5)*sv1(-1)+[var=exp(c(6))] : : 以上估计出的状态空间有一大问题，就是系数是有估计出来，标准差、Z统计量全部为NA : : 我怀疑是否系数矩阵为非奇异矩阵或什麽问题 : : 还请版上高手不吝赐教 : : 看看我在Eviews当中的模型设定是否有问题，谢谢大家。 : 经过本人一段时间的研究，发现超参数估计系数的标准差、p-value为NA的 : "可能原因"，在於必须设定每一个超参数的初始值。(但我的经验是并非每次都管用) : 至於初始值如何设置，我至今仍不大明白。 : 有看到文章写可先以OLS估计结果的参数系数当做状态空间的超参数初始值， : 此方法对测量方程的变量也许有用，但对状态变量却不管用。 : 因为状态变量不可观测，无法跑OLS，又怎麽设定初始值呢？ : 随便设定初始值会造成估计结果很不一样，是否以"经验"判断，或需有理论基础？ : 还有就是，我们知道状态空间是利用卡尔曼滤波以最大概似法递推估计， : 但Eviews的设定以Marquardt及BHHH法常造成不同的估计结果，这应该如何解释？ : 还请版上高手指教，谢谢。 小弟没有用过kalman filter方法 但我有遇过类似的问题 可能可以给你一点点意见参考 Marquardt及BHHH法出现的结果不同 是因为两种最佳化方法背後的演算法不同 所以给定同一组初始值之後 找到的估计参数可能会很不一样 换言之其中一个方法找到local minima(或两个都找到local minima) 背後的原因有很多种 可能跟目标函数有关(not convex and highly nonlinear) 也可能跟最佳化方法的特性与参数设定有关(设定的精度、时间、step数等) 初始值的设定上 你可以试着把参数空间切成一个个区块 分别跑看看 再用最好的(使likelihood function最大)那组 或是考虑其他的最佳化方法 基因演算法之类的 但不保证一定可以找到global maxima 小弟一直都是念商院 一路走来发现数值方法很常用到 但是似乎很少有老师上这方面的课程 自己看书也感觉一知半解 如果有其他先进可以推荐相关的书籍或是课程 也非常感谢 --

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