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On some properties of Markov chain Monte Carlo simulation methods based on the particle filter

Michael K. Pitt · Ralph dos Santos Silva · Paolo Giordani · Robert Kohn刊期 2012-12 · 卷 171（2）Journal of Econometrics已编入正刊

基于粒子滤波的 MCMC 模拟方法的若干性质AI 解读

Andrieu et al. (2010) prove that Markov chain Monte Carlo samplers still converge to the correct posterior distribution of the model parameters when the likelihood estimated by the particle filter (with a finite number of particles) is used instead of the likelihood. A critical issue for performance is the choice of the number of particles. We add the following contributions. First, we provide analytically derived, practical guidelines on the optimal number of particles to…

贝叶斯
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