Диффузная модель пространства состояний

Состояния могут иметь бесконечные начальные отклонения

Функции

расширить все

dssmСоздайте модель рассеянного пространства состояний
estimateОценка максимального параметра правдоподобия диффузных моделей в пространстве состояний
refineУточните начальные параметры, чтобы помочь в оценке модели рассеянного пространства состояний
dispОтобразите сводную информацию для модели рассеянного пространства состояний
filterПрямая рекурсия моделей рассеянного пространства состояний
smoothОбратная рекурсия моделей рассеянного пространства состояний
irfФункция импульсной характеристики (IRF) модели пространства состояний
irfplotПостройте график функции импульсной характеристики (IRF) модели пространства состояний
fevdСгенерируйте прогнозируемое разложение отклонения ошибок (FEVD) модели пространства состояний
forecastПрогнозные состояния и наблюдения диффузных моделей пространства состояний

Примеры и как

Неявно создайте изменяющуюся во времени модель рассеянного пространства состояний

Создайте модель рассеянного пространства состояний, в которой одна из переменных состояний выпадает из модели через определенный период.

Неявно создайте модель рассеянного пространства состояний, содержащую регрессионый компонент

Создайте модель рассеянного пространства состояний, которая содержит регрессионый компонент в уравнении наблюдения с помощью функции отображения параметров, описывающей модель.

Оценка изменяющейся во времени модели рассеянного пространства состояний

Подгонка модели рассеянного пространства состояний к данным.

Фильтрация изменяющейся во времени модели рассеянного пространства состояний

Сгенерируйте данные из известной модели, подгоняйте модель рассеянного пространства состояний к данным и затем фильтруйте состояния.

Сглаживайте изменяющуюся во времени модель рассеянного пространства состояний

Сгенерируйте данные из известной модели, подгоняйте модель рассеянного пространства состояний к данным, а затем сглаживайте состояния.

Прогнозная изменяющаяся во времени модель рассеянного пространства состояний

Сгенерируйте данные из известной модели, подгоняйте модель рассеянного пространства состояний к данным, а затем прогнозируйте состояния и состояния наблюдений от подобранной модели.

Концепции

Что такое модели пространства состояний?

Узнайте определения модели в пространстве состояний и как создать объект модели в пространстве состояний.

Что такое фильтр Калмана?

Узнайте о фильтре Калмана и связанных с ним определениях и обозначениях.

Оконный анализ моделей Timeseries

Оцените явно и неявно заданные модели пространства состояний с помощью окна качения.

Документация по Econometrics Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте