Các thuật toán Lọc Hạt nâng cao Advanced particle filtering algorithms: SIR and APF 1. Giới thiệu: Từ lý tưởng đến thực tế Ở bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu về thuật toán Lọc Hạt Chính xác (Exact Particle Filter). Đó là một thuật toán đẹp về mặt lý thuyết, hoạt động hoàn hảo trong những điều kiện lý tưởng. Tuy nhiên, trong nghiên cứu kinh tế lượng thực tế, những điều kiện “lý tưởng” đó gần như không bao giờ xảy ra. Chúng ta hiếm khi có thể tính toán chính xác hàm hợp lý dự báo $p(y_{t+1}|x_t)$ hoặc rút mẫu trực tiếp từ phân phối phức tạp $p(x_{t+1}|x_t, y_{t+1})$. Điều này buộc chúng ta phải tìm đến các thuật toán linh hoạt hơn, chấp nhận một sự đánh đổi nhỏ về độ chính xác để có thể áp dụng cho một loạt các mô hình phức tạp. Bài học này sẽ giới thiệu hai trong số những thuật toán Lọc Hạt phổ biến và có ảnh hưởng nhất: SIR (Sampling Importance Resampling) và APF (Auxiliary Particle …
Các bài đã xem
- Tổng kết và ứng dụng nâng cao
- Mở rộng tính dừng và biểu diễn ARCH(∞)
- Nền tảng của kiểm định giả thuyết
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình
- Giới thiệu về tựa thí nghiệm
- Hồi quy bảng và phương pháp đối sánh
- Tổng hợp Hồi quy Bán tham số
- Các phương pháp xấp xỉ ML nâng cao
- Mô hình hiệu chỉnh sai số và nhân quả Granger
- Phân tích hệ số tương quan và tổng kết
-
Xem thêm