这是对Hamilton(1989)介绍马可夫转换模型(_Markov -switching_ _model_)的开创性论文的复现。该模型是一个4阶的自回归模型,其中过程的平均值在两个区制之间切换。可以这样写。 每个时期,区制都根据以下的转移概率矩阵进行转换。 其中pij是从区制 i 转移到区制 j 的概率。 该模型类别是时间序列部分中的Markov
本文选自《PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MARKOV REGIME SWITCHING)自回归模型分析经济时间序列》。 点击标题查阅往期内容 R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS,MH算法抽样(采样)法可视化实例 python贝叶斯随机过程:马尔可夫链Markov-Chain,MC和Metropolis-Hastings,MH采样算法可视化 Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-...
本文选自《PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MARKOV REGIME SWITCHING)自回归模型分析经济时间序列》。 点击标题查阅往期内容 R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS,MH算法抽样(采样)法可视化实例python贝叶斯随机过程:马尔可夫链Markov-Chain,MC和Metropolis-Hastings,MH采样算法可视化Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-H)...
本文选自《PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MARKOV REGIME SWITCHING)自回归模型分析经济时间序列》。 点击标题查阅往期内容 R语言马尔可夫MCMC中的METROPOLIS HASTINGS,MH算法抽样(采样)法可视化实例 python贝叶斯随机过程:马尔可夫链Markov-Chain,MC和Metropolis-Hastings,MH采样算法可视化 Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-...
这是对Hamilton(1989)介绍马可夫转换模型(Markov -switching model)的开创性论文的复现。该模型是一个4阶的自回归模型,其中过程的平均值在两个区制之间切换。可以这样写。 每个时期,区制都根据以下的转移概率矩阵进行转换。 其中pij是从区制 i 转移到区制 j 的概率。
由于没有自回归成分,这个模型可以用MarkovRegression类来拟合。由于没有平均效应,我们指定趋势='nc'。假设转换方差有三个区制,所以我们指定k_regimes=3和switching_variance=True(默认情况下,方差被假定为在不同区制下是相同的)。 raw = pd.read_table(ew ,engine='python') ...
这是对Hamilton(1989)论文中关于马尔可夫转换模型（Markov-switching model）的开创性研究的复现。该模型是一个4阶自回归模型，其中过程的平均值在两个区制之间切换。创建这个模型时，需要指定k_regimes=2的区制数量，以及order=4的自回归阶数。默认模型还包括转换自回归系数，因此还需要指定switch_ar=False...
Appendix A. Supplementary data【数据+Python】 示例代码 importpandasaspdimportnumpyasnpfromstatsmodels.tsa.regime_switching.markov_regressionimportMarkovRegressionfromstatsmodels.regression.linear_modelimportOLSfromstatsmodels.toolsimportadd_constantfromscipy.statsimportchi2# Load datafile_path=r'C:\Download\1-s...
如果你想知道你在某个特定时间点所在的regime,那么就选择那个时刻概率最高的 。 异常值/变化点是状态更改的时间 因此,我们可以看到检测到在第一次数据创建时指定的变化点。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model》。
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