論文の概要: Estimation of High-Dimensional Markov-Switching VAR Models with an Approximate EM Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07456v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 01:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 17:37:33.419952
• Title: Estimation of High-Dimensional Markov-Switching VAR Models with an Approximate EM Algorithm
• Title（参考訳）: 近似EMアルゴリズムによる高次元マルコフスイッチングVARモデルの推定
• Authors: Xiudi Li, Abolfazl Safikhani, Ali Shojaie
• Abstract要約: 高次元時系列におけるレジームシフトは、金融への多くの応用において自然に生じる。 本稿では,マルコフスイッチングモデルに対するEMアルゴリズムを提案する。 本研究では,提案するEMアルゴリズムの高次元での整合性を確立し,シミュレーションによる性能評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.069325369211861
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Regime shifts in high-dimensional time series arise naturally in many applications, from neuroimaging to finance. This problem has received considerable attention in low-dimensional settings, with both Bayesian and frequentist methods used extensively for parameter estimation. The EM algorithm is a particularly popular strategy for parameter estimation in low-dimensional settings, although the statistical properties of the resulting estimates have not been well understood. Furthermore, its extension to high-dimensional time series has proved challenging. To overcome these challenges, in this paper we propose an approximate EM algorithm for Markov-switching VAR models that leads to efficient computation and also facilitates the investigation of asymptotic properties of the resulting parameter estimates. We establish the consistency of the proposed EM algorithm in high dimensions and investigate its performance via simulation studies.
• Abstract（参考訳）: 高次元時系列におけるレジームシフトは、神経画像からファイナンスまで、多くの応用において自然に発生する。 この問題は低次元の設定においてかなりの注目を集めており、ベイジアン法も頻繁法もパラメータ推定に広く用いられている。 EMアルゴリズムは低次元設定におけるパラメータ推定において特に一般的な戦略であるが、その結果の統計的性質はよく分かっていない。 さらに、高次元時系列への拡張は困難であることが証明された。 これらの課題を克服するため,本論文ではマルコフスイッチングvarモデルの近似emアルゴリズムを提案する。 提案するEMアルゴリズムの高次元での整合性を確立し,シミュレーションによる性能評価を行った。

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