کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5097429 | 1376588 | 2007 | 26 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
MCMC maximum likelihood for latent state models
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
This paper develops a pure simulation-based approach for computing maximum likelihood estimates in latent state variable models using Markov Chain Monte Carlo methods (MCMC). Our MCMC algorithm simultaneously evaluates and optimizes the likelihood function without resorting to gradient methods. The approach relies on data augmentation, with insights similar to simulated annealing and evolutionary Monte Carlo algorithms. We prove a limit theorem in the degree of data augmentation and use this to provide standard errors and convergence diagnostics. The resulting estimator inherits the sampling asymptotic properties of maximum likelihood. We demonstrate the approach on two latent state models central to financial econometrics: a stochastic volatility and a multivariate jump-diffusion models. We find that convergence to the MLE is fast, requiring only a small degree of augmentation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Econometrics - Volume 137, Issue 2, April 2007, Pages 615-640
Journal: Journal of Econometrics - Volume 137, Issue 2, April 2007, Pages 615-640
نویسندگان
Eric Jacquier, Michael Johannes, Nicholas Polson,