The discretization filter: A simple way to estimate nonlinear state space models
离散化滤波器：非线性状态空间模型的简便估计方法AI 解读 ↓
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离散化滤波器：非线性状态空间模型的简便估计方法
- 研究问题
- 如何以较低计算成本逼近非线性、非高斯状态空间模型的似然，并保留零利率下限等重要非线性特征？
- 方法与思路
- 作者提出离散化滤波器近似模型似然，研究对应最大似然估计的渐近性质，并应用于含名义利率零下限的新凯恩斯模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量强一致、渐近正态且有效，低维模拟中同等误差下速度显著提高，应用中菲利普斯曲线斜率估计较低。
- 阅读关注点
- 应核对离散化精度随样本量的要求、状态维度对成本的影响、速度比较基准，以及零下限模型的参数识别。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，具体正则条件未说明；计算优势明确限于低维模拟，应用结论依赖模型设定，不推断刊本变化。
原文摘要
Existing methods for estimating nonlinear dynamic models are either highly computationally costly or rely on local approximations which often fail adequately to capture the nonlinear features of interest. I develop a new method, the discretization filter, for approximating the likelihood of nonlinear, non‐Gaussian state space models. I establish that the associated maximum likelihood estimator is strongly consistent, asymptotically normal, and asymptotically efficient. Through simulations, I show that the discretization filter is orders of magnitude faster than alternative nonlinear techniques for the same level of approximation error in low‐dimensional settings and I provide practical guidelines for applied researchers. It is my hope that the method's simplicity will make the quantitative study of nonlinear models easier for and more accessible to applied researchers. I apply my approach to estimate a New Keynesian model with a zero lower bound on the nominal interest rate. After accounting for the zero lower bound, I find that the slope of the Phillips Curve is 0.076, which is less than 1/3 of typical estimates from linearized models. This suggests a strong decoupling of inflation from the output gap and larger real effects of unanticipated changes in interest rates in post Great Recession.