Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/27737 
Erscheinungsjahr: 
2009
Schriftenreihe/Nr.: 
Economics Working Paper No. 2009-02
Verlag: 
Kiel University, Department of Economics, Kiel
Zusammenfassung: 
We develop a numerical procedure that facilitates efficient likelihood evaluation in applications involving non-linear and non-Gaussian state-space models. The procedure approximates necessary integrals using continuous approximations of target densities. Construction is achieved via efficient importance sampling, and approximating densities are adapted to fully incorporate current information. We illustrate our procedure in applications to dynamic stochastic general equilibrium models.
Schlagwörter: 
particle filter
adaption
efficient importance sampling
kernel density approximation
dynamic stochastic general equilibrium model
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
443.12 kB





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