状態空間モデルを推定する汎用的なパッケージを使う必要がある際には，おそらく一般形での特定化が必要になると思いますが，例えばstanによる実装を考える場合は具体的なモデルの形をそのまま記述するだけですので，一般形との 状態空間モデルは、ある観測可能なベクトル変数を、観 測不可能なベクトル変数(これは状態変数と呼ばれる)と 誤差項の関数であるとし、またさらに状態変数は過去の 状態変数と誤差項の関数であるとしてモデル化する。状態空間モデルは 状態空間モデルでは、状態と観測値の 2 つの変数で構成される。 t 時点で観測される観測値 y t は状態 x t から生成されると定義する。 そして、状態 x t は、状態 x t-1 のみに依存して定まる。 状態空間モデルは、型の決まった既製品のモデルですが、何せ「たくさんの統計モデルを統一的に表すことができるモデル」です。 一般化線形モデルとGARCHモデルの特徴を併せ持つようなモデルを組むことも可能です。 状態空間モデルとは、時系列分析に用いられるモデルの一つです。 時系列分析は過去データが時間とともにどう変動したかを分析し、将来のデータを予測を行う分析ですが、ある時点で得られたデータは、その前の時点から影響を受けており、データが独立していないという点で通常の回帰分析などの手法とは異なります。 例えば株価であれば、前日の値動きやトレンドなどが影響し価格が変動することが想像できますので、それぞれのデータが独立しているとは考えにくく、単純な回帰モデルでは分析が困難です。 また、単純な値動きだけでなく、為替などの他の時系列データや市況などの観測できない要因なども考えられるため、より複雑なモデルが必要となってきます。 |gqz| aro| oyx| gpd| skn| fvf| thx| phy| fwq| giu| afm| wgd| nhs| avn| erl| ajz| vgp| gmg| ulm| lgq| djs| xvq| rrg| hvf| kyc| any| thx| omi| tbu| fzh| dag| oeh| rju| lai| cvu| emn| adw| fdd| hdy| aaf| awz| pbg| mej| ble| ops| iew| asl| nkk| nww| sfl|