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Hidden Markov models: Estimation theory and economic applications
In this thesis, maximum likelihood estimation of hidden Markov models in several settings is investigated. Nonparametric estimation of state-dependent general mixtures and log-concave densities is discussed theoretically and algorithmically. Penalized estimation for parametric hidden Markov models c...
| Главный автор: | |
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| Другие авторы: | |
| Формат: | Dissertation |
| Язык: | английский |
| Опубликовано: |
Philipps-Universität Marburg
2016
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| Предметы: | |
| Online-ссылка: | PDF-полный текст |
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Die vorliegende Arbeit behandelt Maximum Likelihood Schätzung von Hidden Markov Modellen in unterschiedlichen Szenarien. Nichtparametrische Schätzung zustandsbedingter Mischungsmodelle und log-konkaver Dichten wird theoretisch und algorihmisch diskutiert. Penalisierte Schätzung für parametrische Hidden Markov Modelle unter unterschiedlichen Penalisierungsfunktionen wird untersucht. Diverse Modelle basierend auf Mischungsmodellen und Hidden Markov Modellen mit und ohne Kovariablen werden auf einen makroökonomischen Paneldatensatz zur Untersuchung von Einkommensverteilungen angewendet.