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內容簡介: |
本书呈现了状态空间方法关于时间序列分析的全面处理,分为两个部分。第一部分讨论了基于线性高斯状态空间模型的分析技术,给出了基于状态空间模型的时间序列分析方法论的最新处理方法;第二部分讨论了对状态空间方法范围的扩展,以涵盖非高斯观测序列。全书共分为十四章,分别为引言,局部水平模型,线性高斯状态空间模型,滤波、平滑和预测,滤波和平滑的初始化,深入计算方面,参数极大似然估计,线性高斯模型应用的演示,非线性和非高斯模型特例,近似滤波与平滑,平滑的重要性采样,粒子滤波,贝叶斯参数估计,以及非高斯和非线性演示。
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目錄:
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目 录
1引言1
2局部水平模型9
21 引言9
22 滤波11
23 预测误差17
24 状态平滑20
25 扰动平滑23
26 模拟26
27 缺失观测28
28 预测30
29 初始化32
210 参数估计35
211 稳态38
212 诊断检查38
213 练习42
3线性高斯状态空间模型43
31 引言43
32 一元结构时间序列模型44
33 多元结构时间序列模型51
331 同质模型51
34 ARMA模型和ARIMA模型53
35 指数平滑57
36 回归模型60
37 动态因子模型61
38 连续时间状态空间模型62
39 样条平滑66
310 状态空间分析的深入评论69
311 练习73
4滤波、平滑和预测75
41 引言75
42 多元回归理论的基本结果76
43 滤波81
44 状态平滑86
45 扰动平滑92
46 其他状态平滑算法95
47 平滑估计的协方差矩阵98
48 权重函数103
49 模拟平滑106
410 缺失观测109
411 预测111
412 观测向量的维度112
413 基本结果的矩阵形式113
414 练习120
5滤波和平滑的初始化123
51 引言123
52 卡尔曼滤波的精确初始化126
53 状态平滑的精确初始化130
54 扰动平滑的精确初始化134
55 精确初始模拟平滑135
56 一些模型初始条件案例136
57 增广卡尔曼滤波和平滑140
6深入计算方面147
61 引言147
62 回归估计147
63 平方根滤波和平滑150
64 多元序列的一元处理155
65 大型观测向量的收缩160
66 线性约束下的滤波与平滑164
67 状态空间方法的计算机软件包164
7参数极大似然估计170
71 引言170
72 似然评估170
73 参数估计176
74 拟合优度187
75 诊断检查187
8线性高斯模型应用的演示189
81 引言189
82 结构时间序列分析189
83 二元结构时间序列分析194
84 Box-Jenkins分析197
85 平滑样条199
86 动态因子分析200
9非线性和非高斯模型特例207
91 引言207
92 线性高斯信号模型207
93 指数簇模型209
94 厚尾分布212
95 随机波动模型213
96 其他金融模型220
97 非线性模型222
10近似滤波与平滑223
101 引言223
102 扩展卡尔曼滤波223
103 无迹卡尔曼滤波227
104 非线性平滑234
105 通过数据转换的近似235
106 通过模估计的近似236
107 模估计的深入发展244
108 厚尾分布处理250
11平滑的重要性采样257
111 引言257
112 重要性采样的基本思想258
113 重要性密度的选择260
114 重要性采样的实现细节261
115 估计状态向量的函数265
116 估计对数似然值和参数268
117 重要性采样的权重和诊断272
12粒子滤波274
121 引言274
122 重要性采样的滤波274
123 序贯重要性采样276
124 自举粒子滤波281
125 辅助粒子滤波284
126 粒子滤波的其他实现287
127 Rao-Blackwellisation 294
13贝叶斯参数估计297
131 引言297
132 线性高斯模型的后验分析298
133 非线性非高斯模型的后验分析301
134 马尔可夫链蒙特卡洛方法307
14 非高斯和非线性演示310
141 引言310
142 非线性分解:英国居民出国旅行310
143 泊松密度:英国面包车司机死亡313
144 厚尾密度:天然气消费异常314
145 波动:英镑兑美元日汇率316
146 二进制密度:牛津剑桥划船比赛321
参考文献323
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