[求助]利用卡尔曼滤波求产出缺口

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收藏 2009-11-11

将实际产出 (实际GDP的自然对数值)分解为不可见的趋势成分
(即潜在产出)与周期成分
(即产出缺口),
在Eviews软件sspace中将方程转换成状态空间形式如下：
@signal lny_tc=sv1+sv2
@state sv1=sv1(-1)+c(1)+[var=exp(c(2))]
@state sv2=c(3)*sv2(-1)+c(4)*sv3(-1)+[var=exp(c(5))]
@state sv3=sv2(-1)
估计结果如下：

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C(1)

0.026661

0.110261

0.241799

0.8089

C(2)

-8.873343

11.40902

-0.777748

0.4367

C(3)

1.000049

0.000440

2271.431

0.0000

C(4)

-4.95E-05

0.000216

-0.229146

0.8188

C(5)

-7.631312

3.226853

-2.364940

0.0180

Final State

Root MSE

z-Statistic

Prob.

SV1

476.6296

596.9977

0.798378

0.4247

SV2

-466.2336

596.9974

-0.780964

0.4348

SV3

-466.2338

596.9977

-0.780964

0.4348

从估计的结果来看，得到的数据有些是不合理的，不知道哪部分出了问题？
还请哪位热心的高手指教，万分感谢！

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全部回复

nlm0402

2009-11-11 10:25:03

第二个参数和第4个参数的检验都不理想,所有状态参数不理想.
似乎没有必要做下去.
或许添加外生变量效果会好些.

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flyskywf

2010-9-16 09:16:13

没有进行季节调整

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liyongmeng98765

2011-3-24 08:58:38

用X11调整下

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baheng

2012-8-3 23:21:46

看不懂

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shando

2012-8-4 18:54:52

一、为什么观测方程和第三个状态方程没有随机误差项？对于状态空间模型随机误差项是必要的。
二、估计结果是错误的，其原因可能是方程设置错误，初始值设置错误。
三、在状态空间模型中的观测方程和状态方程越简单经济解释能力越强，反之越弱。

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