کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5097444 | 1376589 | 2006 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Markov-switching model selection using Kullback-Leibler divergence
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
![عکس صفحه اول مقاله: Markov-switching model selection using Kullback-Leibler divergence Markov-switching model selection using Kullback-Leibler divergence](/preview/png/5097444.png)
چکیده انگلیسی
In Markov-switching regression models, we use Kullback-Leibler (KL) divergence between the true and candidate models to select the number of states and variables simultaneously. Specifically, we derive a new information criterion, Markov switching criterion (MSC), which is an estimate of KL divergence. MSC imposes an appropriate penalty to mitigate the over-retention of states in the Markov chain, and it performs well in Monte Carlo studies with single and multiple states, small and large samples, and low and high noise. We illustrate the usefulness of MSC via applications to the U.S. business cycle and to media advertising.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Econometrics - Volume 134, Issue 2, October 2006, Pages 553-577
Journal: Journal of Econometrics - Volume 134, Issue 2, October 2006, Pages 553-577
نویسندگان
Aaron Smith, Prasad A. Naik, Chih-Ling Tsai,