Recursive Score and Hessian Computation in Regime-Switching Models
状态转换模型中得分与 Hessian 矩阵的递归计算AI 解读 ↓
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状态转换模型中得分与 Hessian 矩阵的递归计算
- 研究问题
- 如何在一般状态转换模型中便捷计算得分与 Hessian 矩阵，并比较两者所支持的渐近方差估计表现？
- 方法与思路
- 作者提出易于实现的递归算法，并通过模拟比较基于 Hessian 矩阵和得分外积构造的渐近方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称其贡献是提供一般状态转换模型的递归导数计算方法；所报告模拟结果更支持得分外积方差估计。
- 阅读关注点
- 应核对适用模型、递归初始化、导数存在条件，以及模拟设计如何衡量两种方差估计的准确性。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未说明具体模型条件和模拟数值，不能推断得分外积普遍更优。
原文摘要
This study proposes a recursive and easy-to-implement algorithm to compute the score and Hessian matrix in general regime-switching models. We use simulation to compare the asymptotic variance estimates constructed from the Hessian matrix and the outer product of the score. The results favor the latter.