A regime-switching multivariate time series model which is closed under margins is built. The model imposes a restriction on all lower-dimensional sub-processes to follow a regime-switching process sharing the same latent regime sequence and having the same Markov order as the original process. The margin-closed regime-switching model is constructed by considering the multivariate margin-closed Gaussian VAR($k$) dependence as a copula within each regime, and builds dependence between observations in different regimes by requiring the first observation in the new regime to depend on the last observation in the previous regime. The property of closure under margins allows inference on the latent regimes based on lower-dimensional selected sub-processes and estimation of univariate parameters from univariate sub-processes, and enables the use of multi-stage estimation procedure for the model. The parsimonious dependence structure of the model also avoids a large number of parameters under the regime-switching setting. The proposed model is applied to a macroeconomic data set to infer the latent business cycle and compared with the relevant benchmark.


翻译:本文构建了一种在边际下闭合的体制转换多元时间序列模型。该模型对所有低维子过程施加约束,使其遵循与原始过程共享相同潜在体制序列且具有相同马尔可夫阶数的体制转换过程。通过将每个体制内的多元边际闭合高斯VAR(k)依赖结构视为一个连接函数(copula),并允许新体制的第一个观测依赖于前一个体制的最后一个观测,从而构建了不同体制间观测值的依赖关系。边际闭合性质允许基于选定的低维子过程对潜在体制进行推断,并可通过单变量子过程估计单变量参数,进而支持模型的多阶段估计流程。该模型简洁的依赖结构也避免了体制转换设定下参数数量过多的问题。将所提模型应用于宏观经济数据集以推断潜在商业周期,并与相关基准模型进行了比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月7日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月6日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月4日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月3日
VIP会员
最新内容
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
1+阅读 · 今天11:43
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
5+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
9+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
9+阅读 · 6月24日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员