Условно линейные, матричные модели нормального состояния пространства

arXiv: 2609.18734v1 Annualce Type: кросс-бюллетень: Мы разрабатываем класс линейных космических моделей состояния для данных матричных временных рядов, где состояние является латентным обычным процессом матрицы. Мы вычисляем матричные версии фильтра Калмана, log-lipplementity и более гладкую оценку скрытых состояний матрицы, а также параметров модели. Для вывода байесов мы предоставляем алгоритмы, основанные на совместном апостериорном распределении скрытых матриц состояния при условии наличия наблюдаемых данных и параметров. Мы применяем эти методы к большой группе макроэкономических временных рядов США в 50 штатах. Предлагаемая система учитывает данные смешанной частоты, гетероскедность и выпадающие значения в рамках единой матричной структуры. Эмпирически мы обнаруживаем, что небольшое число скрытых факторов отражает общую динамику между государствами и переменными, обеспечивая парсимонный и масштабируемый подход к моделированию высокомерных макроэкономических систем.