Отфильтруйте изменяющуюся во времени рассеянную модель в пространстве состояний

Открыть скрипт

В этом примере показано, как сгенерировать данные из известной модели, соответствуйте рассеянной модели в пространстве состояний к данным, и затем отфильтруйте состояния.

Предположим, что скрытый процесс включает AR (2) и модель MA (1). Существует 50 периодов и MA (1), процесс выпадает из модели в течение итоговых 25 периодов. Следовательно, уравнение состояния в течение первых 25 периодов

$$\begin{array}{l}
{x_{1,t}} = 0.7{x_{1,t - 1}} - 0.2{x_{1,t - 2}} + {u_{1,t}}\\
{x_{2,t}} = {u_{2,t}} + 0.6{u_{2,t - 1}},
\end{array}$$

и в течение последних 25 периодов, это

$${x_{1,t}} = 0.7{x_{1,t - 1}} - 0.2{x_{1,t - 2}} + {u_{1,t}},$$

где$u_{1,t}$ и$u_{2,t}$ являются Гауссовыми со средним значением 0 и стандартным отклонением 1.

Предположение, что ряд запускается в 1,5 и 1, соответственно, генерирует случайную последовательность 50 наблюдений от$x_{1,t}$ и$x_{2,t}$.

T = 50;
ARMdl = arima('AR',{0.7,-0.2},'Constant',0,'Variance',1);
MAMdl = arima('MA',0.6,'Constant',0,'Variance',1);
x0 = [1.5 1; 1.5 1];
rng(1);
x = [simulate(ARMdl,T,'Y0',x0(:,1)),...
    [simulate(MAMdl,T/2,'Y0',x0(:,2));nan(T/2,1)]];

Последними 25 значениями для симулированного MA (1) данные является NaN значения.

Скрытые процессы измеряются с помощью

$${y_t} = 2\left( {{x_{1,t}} + {x_{2,t}}} \right) + {\varepsilon _t}$$

в течение первых 25 периодов, и

$${y_t} = 2{x_{1,t}} + {\varepsilon _t}$$

в течение последних 25 периодов, где$\varepsilon_t$ является Гауссовым со средним значением 0 и стандартным отклонением 1.

Используйте случайный скрытый процесс состояния (x) и уравнение наблюдения, чтобы сгенерировать наблюдения.

y = 2*nansum(x')'+randn(T,1);

Вместе, скрытые уравнения процесса и наблюдения составляют модель в пространстве состояний. Коэффициенты являются неизвестными параметрами, модель в пространстве состояний

$$\begin{array}{l}
\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t}}}\\
{{x_{2,t}}}\\
{{x_{3,t}}}\\
{{x_{4,t}}}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{\phi _1}}&{{\phi _2}}&0&0\\
1&0&0&0\\
0&0&0&{{\theta _1}}\\
0&0&0&0
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t - 1}}}\\
{{x_{2,t - 1}}}\\
{{x_{3,t - 1}}}\\
{{x_{4,t - 1}}}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&0\\
0&0\\
0&1\\
0&1
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{u_{1,t}}}\\
{{u_{2,t}}}
\end{array}} \right]\\
{y_t} = a({x_{1,t}} + {x_{3,t}}) + {\varepsilon _t}
\end{array}$$

в течение первых 25 периодов,

$$\begin{array}{l}
\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t}}}\\
{{x_{2,t}}}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{\phi _1}}&{{\phi _2}}&0&0\\
1&0&0&0
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t - 1}}}\\
{{x_{2,t - 1}}}\\
{{x_{3,t - 1}}}\\
{{x_{4,t - 1}}}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1\\
0
\end{array}} \right]{u_{1,t}}\\
{y_t} = b{x_{1,t}} + {\varepsilon _t}
\end{array}$$

в течение периода 26, и

$$\begin{array}{l}
\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t}}}\\
{{x_{2,t}}}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{\phi _1}}&{{\phi _2}}\\
1&0
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t - 1}}}\\
{{x_{2,t - 1}}}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1\\
0
\end{array}} \right]{u_{1,t}}\\
{y_t} = b{x_{1,t}} + {\varepsilon _t}
\end{array}$$

в течение последних 24 периодов.

Запишите функцию, которая задает как параметры в params сопоставьте с матрицами модели в пространстве состояний, значениями начального состояния и типом состояния.


% Copyright 2015 The MathWorks, Inc.

function [A,B,C,D,Mean0,Cov0,StateType] = diffuseAR2MAParamMap(params,T)
%diffuseAR2MAParamMap Time-variant diffuse state-space model parameter
%mapping function
%
% This function maps the vector params to the state-space matrices (A, B,
% C, and D) and the type of state (StateType). From periods 1 to T/2, the
% state model is an AR(2) and an MA(1) model, and the observation model is
% the sum of the two states. From periods T/2 + 1 to T, the state model is
% just the AR(2) model.  The AR(2) model is diffuse.
    A1 = {[params(1) params(2) 0 0; 1 0 0 0; 0 0 0 params(3); 0 0 0 0]};
    B1 = {[1 0; 0 0; 0 1; 0 1]}; 
    C1 = {params(4)*[1 0 1 0]};
    Mean0 = [];
    Cov0 = [];
    StateType = [2 2 0 0];
    A2 = {[params(1) params(2) 0 0; 1 0 0 0]};
    B2 = {[1; 0]};
    A3 = {[params(1) params(2); 1 0]};
    B3 = {[1; 0]}; 
    C3 = {params(5)*[1 0]};
    A = [repmat(A1,T/2,1);A2;repmat(A3,(T-2)/2,1)];
    B = [repmat(B1,T/2,1);B2;repmat(B3,(T-2)/2,1)];
    C = [repmat(C1,T/2,1);repmat(C3,T/2,1)];
    D = 1;
end

Сохраните этот код как файл с именем diffuseAR2MAParamMap на вашем пути MATLAB®.

Создайте рассеянную модель в пространстве состояний путем передачи функционального diffuseAR2MAParamMap как указатель на функцию к dssm.

Mdl = dssm(@(params)diffuseAR2MAParamMap(params,T));

dssm неявно создает рассеянную модель в пространстве состояний. Обычно, вы не можете проверить рассеянные модели в пространстве состояний, которые неявно создаются.

Чтобы оценить параметры, передайте наблюдаемые ответы (y) к estimate. Задайте произвольный набор положительных начальных значений для неизвестных параметров.

params0 = 0.1*ones(5,1);
EstMdl = estimate(Mdl,y,params0);

Method: Maximum likelihood (fminunc)
Effective Sample size:             48
Logarithmic  likelihood:     -110.313
Akaike   info criterion:      230.626
Bayesian info criterion:      240.186
      |     Coeff       Std Err   t Stat     Prob  
---------------------------------------------------
 c(1) |  0.44041       0.27687    1.59069  0.11168 
 c(2) |  0.03949       0.29585    0.13349  0.89380 
 c(3) |  0.78364       1.49223    0.52515  0.59948 
 c(4) |  1.64260       0.66736    2.46133  0.01384 
 c(5) |  1.90409       0.49374    3.85648  0.00012 
      |                                            
      |   Final State   Std Dev    t Stat    Prob  
 x(1) | -0.81932       0.46706   -1.75420  0.07940 
 x(2) | -0.29909       0.45939   -0.65107  0.51500

EstMdl dssm модель, содержащая предполагаемые коэффициенты. Поверхности вероятности моделей в пространстве состояний могут содержать локальные максимумы. Поэтому попробуйте несколько начальных значений параметров или рассмотрите использование refine.

Отфильтруйте состояния и получите прогнозы состояния путем передачи EstMdl и наблюдаемые ответы на filter.

[~,~,Output]= filter(EstMdl,y);

Output T- 1 массив структур, который содержит отфильтрованные состояния и прогнозы состояния.

Преобразуйте Output к таблице.

OutputTbl = struct2table(Output);
OutputTbl(1:10,1:5) % Display first ten rows of first five variables

ans =

  10x5 table

    LogLikelihood    FilteredStates    FilteredStatesCov    ForecastedStates    ForecastedStatesCov
    _____________    ______________    _________________    ________________    ___________________

    {0x0 double}      {0x0 double}       {0x0 double}         {0x0 double}         {0x0 double}    
    {0x0 double}      {0x0 double}       {0x0 double}         {0x0 double}         {0x0 double}    
    {[ -2.3218]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}    
    {[ -2.4464]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}    
    {[ -3.8758]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}    
    {[ -2.5212]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}    
    {[ -1.9016]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}    
    {[ -1.9284]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}    
    {[ -2.4110]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}    
    {[ -2.6502]}      {4x1 double}       {4x4 double}         {4x1 double}         {4x4 double}

Первые две строки таблицы содержат пустые ячейки или нули, которые соответствуют наблюдениям, требуемым инициализировать рассеянный Фильтр Калмана. Таким образом, SwitchTime 2.

SwitchTime = 2;

Извлеките отфильтрованные и предсказанные состояния из таблицы. Вспомните, что два различных состояния находятся в положениях 1 и 3. Состояния в положениях 2 и 4 помогают задать процессы интереса.

stateIdx = [1 3];                        % State indices of interest

FilteredStates = NaN(T,numel(stateIdx));
ForecastedStates = NaN(T,numel(stateIdx));

for t = (SwitchTime + 1):T
    maxInd = size(Output(t).FilteredStates,1);
    mask = stateIdx <= maxInd;
    FilteredStates(t,mask) = Output(t).FilteredStates(stateIdx(mask),1);
		ForecastedStates(t,mask) = Output(t).ForecastedStates(stateIdx(mask),1);
end

FilteredStates(1:SwitchTime,:) = 0;
ForecastedStates(1:SwitchTime,:) = 0;

Постройте истинные значения состояния, отфильтрованные состояния и прогнозы состояния вместе для каждой модели.

figure
plot(1:T,x(:,1),'-k',1:T,FilteredStates(:,1),':r',...
    1:T,ForecastedStates(:,1),'--g','LineWidth',2);
title('AR(2) State Values')
xlabel('Period')
ylabel('State Value')
legend({'True state values','Filtered state values','State forecasts'});

figure
plot(1:T,x(:,2),'-k',1:T,FilteredStates(:,2),':r',...
    1:T,ForecastedStates(:,2),'--g','LineWidth',2);
title('MA(1) State Values')
xlabel('Period')
ylabel('State Value')
legend({'True state values','Filtered state values','State forecasts'});

Смотрите также

| |

Связанные примеры

Больше о

Документация Econometrics Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте