Spectral domain likelihoods for Bayesian inference in time-varying parameter models
时变参数模型贝叶斯推断的谱域似然AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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时变参数模型贝叶斯推断的谱域似然
- 研究问题
- 在时变参数模型的贝叶斯推断中，多种局部 Whittle 类频域似然近似对有限样本后验分布的准确性有何影响？
- 方法与思路
- 作者通过三项模拟研究评估不同频域似然近似所产生的后验分布，并以鸡蛋价格数据展示其在时变参数模型中的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究将比较重点放在贝叶斯后验的有限样本准确性上，补充既有主要比较频域与时域极大似然渐近表现的研究。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳设定、频域近似与窗口选择、后验准确性的评价指标，以及与时域基准比较时是否控制先验和采样误差。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实；摘要未报告模拟结论或具体误差大小，不能判断哪种近似表现最佳。
原文摘要
Inference for locally stationary processes is often based on some local Whittle-type approximation of the likelihood function defined in the frequency domain. The main reasons for using such a likelihood approximation is that i) it has substantially lower computational cost and better scalability to long time series compared to the time domain likelihood, particularly when used for Bayesian inference via Markov Chain Monte Carlo (MCMC), ii) convenience when the model itself is specified in the frequency domain, and iii) it provides access to bootstrap and subsampling MCMC which exploits the asymptotic independence of Fourier transformed data. Most of the existing literature compares the asymptotic performance of the maximum likelihood estimator (MLE) from such frequency domain likelihood approximation with the exact time domain MLE. Our article uses three simulation studies to assess the finite-sample accuracy of several frequency domain likelihood functions when used to approximate the posterior distribution in time-varying parameter models. The methods are illustrated on an application to egg price data.