Robuste Zustandsraummodelle:
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Einleitung 5
1 Zustandsraummodelle 11
1.1 Normale lineare Zustandsraummodelle 13
1.2 Normale nichtlineare Zustandsraummodelle 15
1.3 Robuste Zustandsraummodelle 15
1.3.1 Mischungen von Normalverteilungen 21
1.3.2 V Funktionen aus der M Schätzung 27
1.3.3 Unsymmetrische Verteilungen 28
1.3.4 Multivariate Verteilungen 30
1.3.5 Zusammenfassende und ergänzende Bemerkungen ... 31
2 Bestehende Schätzverfahren im Überblick 33
2.1 Normale Zustandsraummodelle 36
2.1.1 Linearer Kaiman Filter und Glätter 36
2.1.2 Glättungs Splines 43
2.1.3 Nichtlineare Zustandsraummodelle 47
2.2 Robuste Zustandsraummodelle 48
2.2.1 Robuste Filter 48
2.2.2 Robuste Filter und Glätter 55
2.2.3 M Type Glättungs Splines 57
1
2
3 A posteriori Modus Schätzung der Strukturparanieter 60
3.1 Penalisierte log Likelihood Kriterien 62
3.2 Score Funktionen und Informationsmatrizen 67
3.3 Robuste Glätter als iterativ gewichtete Kaiman Filter und
Glätter 69
3.4 Glättungsmatrizen 71
3.5 Robuste Glätter als Gaufl Newton Algorithmen 73
3.6 Extended Kaiman Filter und Glätter 75
3.7 Nichtlineare robuste Zustandsraummodelle 78
4 Simultane Schätzung der Struktur und Hyperparameter 84
4.1 Schätzung der Hyperparameter durch einen Algorithmus vom
EM Typ 85
4.1.1 AO Modell 85
4.1.2 10 Modell 90
4.2 Zusammenfassung 96
5 A Posteriori Erwartungsschätzung mit Gibbs Sampling 98
5.1 Vollständig bedingte Dichten 10°
5.1.1 Normale Zustandsraummodelle *
5.1.2 Robuste Zustandsraummodelle *
5.2 Implementation des Gibbs Samplers 1
5.3 Schätzverfahren 108
5.4 Modellwahl 109
6 Datenanalyse 113
113
6.1 Simulationsstudien
6.1.1 AO Modell 114
6.1.2 10 Modell 126
6.2 Empirische Auswertungen 137
6.2.1 Zeitvariable Betafaktoren im CAPM 137
6.2.2 Technische Aktienkursanalyse 144
6.2.3 Zinssätze 153
6.2.4 US amerikanische Bankdaten 156
6.2.5 CP6 Verkaufsdaten 159
Zusammenfassung und Ausblick 162
A Digammafunktion DG(i) 164
B Gibbs Sampling Algorithmen 165
Literaturverzeichnis 168
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