کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5098840 | 1376962 | 2011 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Maximum likelihood estimation for dynamic factor models with missing data
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
کنترل و بهینه سازی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper concerns estimating parameters in a high-dimensional dynamic factor model by the method of maximum likelihood. To accommodate missing data in the analysis, we propose a new model representation for the dynamic factor model. It allows the Kalman filter and related smoothing methods to evaluate the likelihood function and to produce optimal factor estimates in a computationally efficient way when missing data is present. The implementation details of our methods for signal extraction and maximum likelihood estimation are discussed. The computational gains of the new devices are presented based on simulated data sets with varying numbers of missing entries.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Economic Dynamics and Control - Volume 35, Issue 8, August 2011, Pages 1358-1368
Journal: Journal of Economic Dynamics and Control - Volume 35, Issue 8, August 2011, Pages 1358-1368
نویسندگان
B. Jungbacker, S.J. Koopman, M. van der Wel,