Zobrazeno 1 - 10
of 43
pro vyhledávání: '"non‐linear state‐space models"'
Publikováno v:
IET Control Theory & Applications, Vol 17, Iss 8, Pp 985-1001 (2023)
Abstract This paper aims to improve the efficiency of parameter identification of the nonlinear state‐space model (SSM). The commonly used particle Markov chain Monte Carlo (PMCMC) method is time‐consuming. The surrogate model is a useful acceler
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3f2d4e67313142da9228ad6ef5a3573a
Publikováno v:
IET Radar, Sonar & Navigation, Vol 16, Iss 2, Pp 238-248 (2022)
Abstract This work proposes a marginalised particle filter with variational inference for non‐linear state‐space models (SSMs) with Gaussian mixture noise. A latent variable indicating the component of the Gaussian mixture considered at each time
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/737aa8f1edfe4adc99448ad236302e58
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Millar, Russell B., Meyer, Renate
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 2000 Jan 01. 49(3), 327-342.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/2680768
Publikováno v:
IET Radar, Sonar & Navigation, Vol 16, Iss 2, Pp 238-248 (2022)
This work proposes a marginalised particle filter with variational inference for non‐linear state‐space models (SSMs) with Gaussian mixture noise. A latent variable indicating the component of the Gaussian mixture considered at each time instant
Publikováno v:
Economía, Vol 42, Iss 83 (2019)
This paper extends the threshold stochastic volatility (THSV) model specification proposed in So et al. (2002) and Chen et al. (2008) by incorporating thick-tails in the mean equation innovation using the scale mixture of normal distributions (SMN).
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0396ae2795764656bae475f543953bfc
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Koopman, Siem Jan, Lee, Kai Ming
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 2009 Sep 01. 58(4), 427-448.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/25578176
Publikováno v:
Economía; Volume 42 Issue 83 (2019); 32-53
PUCP-Institucional
Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron:PUCP
Economía, Vol 42, Iss 83 (2019)
PUCP-Institucional
Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron:PUCP
Economía, Vol 42, Iss 83 (2019)
This paper extends the threshold stochastic volatility (THSV) model specification proposed in So et al. (2002) and Chen et al. (2008) by incorporating thick-tails in the mean equation innovation using the scale mixture of normal distributions (SMN).
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2a9572edf372479c9aa8a95ce0c7e7e9
http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/economia/article/view/21103/20850
http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/economia/article/view/21103/20850