Exponenta Banner

Оцените изменяющуюся во времени рассеянную модель в пространстве состояний

Открыть скрипт

В этом примере показано, как создать и оценить рассеянную модель в пространстве состояний, содержащую изменяющиеся во времени параметры.

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

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

В течение последних 25 периодов уравнение состояния

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

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

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

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)]];

Последние 25 значений для симулированного MA (1) данные отсутствуют.

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.$\varepsilon_t$ является Гауссовым со средним значением 0 и стандартным отклонением 1.

Сгенерируйте наблюдения с помощью случайного, скрытого процесса состояния (x) и уравнение наблюдения.

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

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

$$\begin{array}{l}
\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t}}}\\
{{x_{2,t}}}\\
{{x_{3,t}}}\\
{{x_{4,t}}}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{\phi _1}}&{{\phi _2}}&0&0\\
1&0&0&0\\
0&0&0&{{\theta _1}}\\
0&0&0&0
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t - 1}}}\\
{{x_{2,t - 1}}}\\
{{x_{3,t - 1}}}\\
{{x_{4,t - 1}}}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&0\\
0&0\\
0&1\\
0&1
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{u_{1,t}}}\\
{{u_{2,t}}}
\end{array}} \right]\\
{y_t} = a({x_{1,t}} + {x_{3,t}}) + {\varepsilon _t}
\end{array}{\rm for\;}t = 1,...,25,$$

$$\begin{array}{l}
\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t}}}\\
{{x_{2,t}}}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{\phi _1}}&{{\phi _2}}&0&0\\
1&0&0&0
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t - 1}}}\\
{{x_{2,t - 1}}}\\
{{x_{3,t - 1}}}\\
{{x_{4,t - 1}}}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1\\
0
\end{array}} \right]{u_{1,t}}\\
{y_t} = b{x_{1,t}} + {\varepsilon _t}
\end{array}{\rm for\;}t = 26,$$

$$\begin{array}{l}
\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t}}}\\
{{x_{2,t}}}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{\phi _1}}&{{\phi _2}}\\
1&0
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_{1,t - 1}}}\\
{{x_{2,t - 1}}}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1\\
0
\end{array}} \right]{u_{1,t}}\\
{y_t} = b{x_{1,t}} + {\varepsilon _t}
\end{array}{\rm for\;}t = 27,...,50.$$

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 в файле с именем diffuseAR2MAParamMap на вашем пути MATLAB®.

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

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

dssm неявно задает 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 положительные начальные значения 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       1.49222    0.52515  0.59948 
 c(4) |  1.64260       0.66736    2.46134  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 = 


State-space model type: <a href="matlab: doc dssm">dssm</a>

State vector length: Time-varying
Observation vector length: 1
State disturbance vector length: Time-varying
Observation innovation vector length: 1
Sample size supported by model: 50

State variables: x1, x2,...
State disturbances: u1, u2,...
Observation series: y1, y2,...
Observation innovations: e1, e2,...

State equations of period 1, 2, 3,..., 25:
x1(t) = (0.44)x1(t-1) + (0.04)x2(t-1) + u1(t)
x2(t) = x1(t-1)
x3(t) = (0.78)x4(t-1) + u2(t)
x4(t) = u2(t)

State equations of period 26:
x1(t) = (0.44)x1(t-1) + (0.04)x2(t-1) + u1(t)
x2(t) = x1(t-1)

State equations of period 27, 28, 29,..., 50:
x1(t) = (0.44)x1(t-1) + (0.04)x2(t-1) + u1(t)
x2(t) = x1(t-1)


Observation equation of period 1, 2, 3,..., 25:
y1(t) = (1.64)x1(t) + (1.64)x3(t) + e1(t)

Observation equation of period 26, 27, 28,..., 50:
y1(t) = (1.90)x1(t) + e1(t)


Initial state distribution:

Initial state means
 x1  x2  x3  x4 
  0   0   0   0 

Initial state covariance matrix
     x1   x2   x3    x4 
 x1  Inf  0     0     0 
 x2  0    Inf   0     0 
 x3  0    0    1.61   1 
 x4  0    0     1     1 

State types
    x1       x2        x3          x4     
 Diffuse  Diffuse  Stationary  Stationary

Предполагаемые параметры в одной стандартной погрешности их истинных значений, но стандартные погрешности довольно высоки. Поверхности вероятности моделей в пространстве состояний могут содержать локальные максимумы. Поэтому попробуйте несколько начальных значений параметров или рассмотрите использование refine.

Смотрите также

| |

Связанные примеры

Больше о

Документация Econometrics Toolbox

Поддержка