Analytical Score Function for Irregularly Sampled Continuous Time Stochastic Processes with Control Variables and Missing Values
不规则采样、控制变量与缺失值下连续时间随机过程的解析得分函数AI 解读 ↓
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不规则采样、控制变量与缺失值下连续时间随机过程的解析得分函数
- 研究问题
- 在观测时间不规则、存在缺失值且包含多组时间序列时，如何估计含外生控制变量的连续／离散状态空间模型参数？
- 方法与思路
- 作者采用极大似然估计，并推导带解析得分函数的非线性优化算法，允许各变量和各系统具有不同采样及缺失模式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可处理不规则采样、缺失值与时间序列截面的联合情形，所推导优化算法也可用于离散时间模型。
- 阅读关注点
- 应核对连续与离散状态的转换、似然和得分的构造，以及对缺失机制、外生变量和不同截面间依赖的要求。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，缺失机制假设、参数识别和算法收敛表现均未说明，也不能推断具体应用及其他版本变化。
原文摘要
The unknown structural parameters of a continuous/discrete state space model are estimated by maximum likelihood in the presence of irregular sampling, missing values, and cross-sections of time series (panel data). Exogenous (control) variables are included, and the sampling scheme and missing data pattern can be different for each variable and system. Furthermore, the derived non-linear optimization algorithm with analytical score function can be used for the discrete time case as well.