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2007-08-14
<P>对时间序列数据进行趋势、周期和季度的分解</P>
<P>@signal real= t1+c1+s1<BR>@state t1=b(-1)+t1(-1)+[var=exp(c(2))]<BR>@state b=b(-1)+[var=exp(c(9))]</P>
<P>@state c1=c(3)*c1(-1)+c(4)*c2(-1)+c(7)*c3(-1)+[var=exp(c(5))]<BR>@state c2=c1(-1)<BR>@state c3=c2(-1)</P>
<P>@state s1=-s1(-1)-s2(-1)-s3(-1)+[var=exp(c(6))]<BR>@state s2=s1(-1)<BR>@state s3=s2(-1)</P>
<P>但是结果总是出现</P>
<P>WARNING: Singular covariance - coefficients are not unique    <BR>    <BR> Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.  <BR>    <BR>C(2) -4479.738 NA NA NA<BR>C(3) -1.001445 NA NA NA<BR>C(4) -1.001549 NA NA NA<BR>C(5) 10.08433 NA NA NA<BR>C(6) -25.19512 NA NA NA<BR>C(7) -1.002057 NA NA NA<BR>C(9) 9.544088 NA NA NA<BR>    <BR>求助应该怎样修正模型???</P>
<P>万分感谢!!</P>
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2007-8-14 16:39:00

感觉说得不是很明白。

时间序列数据进行趋势、周期和季度的分解应该可以用EVIEWS直接做的啊

与KALMAN FILTER和状态空间模型差比较远

LZ 可以把文章的思路稍微说明一下 兴许互相学习(我也用过KALMAN FILTER)

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2007-8-14 16:45:00
LZ的程序是不是直接用EVIEWS编写的?先自己汗一下。。。

[此贴子已经被作者于2007-8-14 16:55:05编辑过]

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2007-8-14 17:56:00

是在eviews里面做的,简单的程序而已。因为有相关文献将传统的和滤波等处理方法上有过一些比较,认为滤波实现效果比较好。对了,是计算潜在产出的~~~~~~将季度GDP滤波.

是做论文刚好用到,现学的,还请多多指教!

另外问一下卡尔曼滤波中的处值应该怎样确定?好像大多数都说靠经验~~~~~

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2007-8-14 21:26:00

我还不知道EVIEWS能做KALMAN FILTER,只知道它能做HP FILTER(处理过程也非常简单,主要用来求产出缺口的)。以往的思路是:先求潜在产出,再求产出缺口,我在想你的问题是不是可以倒过来解决,即先求产出缺口,再求潜在产出,这样不是很简单吗——呵呵,个人想法并没有相应的文献做依据。

另外,KALMAN FILTER我用的GAUSS软件,据说MATLAB也有相应的模块……不知道LZ用的是什么软件处理。

初值应该主要靠经验,或者一个变通的方法应该可以先画出你所用模型的似然函数的等高线图,这样你就可以看到最值的大致位置了,用这个位置对应的坐标作为你的初值应该可以很快地收敛——当然这个也是个人的想法并没有真正地实验过,真正处理起来比你多次试验初值达到收敛可能并不简便多少……

LZ若能把所用的模型发上来兴许还能做更进一步的讨论

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2007-11-20 15:38:00
怎么回事??????
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