Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/195466 
Erscheinungsjahr: 
2018
Quellenangabe: 
[Journal:] Econometrics [ISSN:] 2225-1146 [Volume:] 6 [Issue:] 4 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2018 [Pages:] 1-22
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
We develop novel multivariate state-space models wherein the latent states evolve on the Stiefel manifold and follow a conditional matrix Langevin distribution. The latent states correspond to time-varying reduced rank parameter matrices, like the loadings in dynamic factor models and the parameters of cointegrating relations in vector error-correction models. The corresponding nonlinear filtering algorithms are developed and evaluated by means of simulation experiments.
Schlagwörter: 
state-space models
Stiefel manifold
matrix Langevin distribution
filtering
smoothing
Laplace method
dynamic factor model
cointegration
JEL: 
C32
C51
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
Datei
Größe
706.91 kB





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