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利用仿真平滑器模拟时变状态空间模型的状态

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本例从已知模型生成数据，将状态空间模型与数据拟合，然后使用仿真平滑器从拟合模型模拟序列。

假设潜在过程包括AR(2)和MA(1)模型。有50个周期，MA(1)过程在最后25个周期中退出模型。前25个周期的状态方程是

数组$ $ \开始{}{1}& # xA;{间{1,t}} = 0.7{间{1,t - 1}} - 0.2{间{1,t - 2}} + {u_ {1, t}} \ \ & # xA;{间{2,t}} = {u_ {2, t}} + 0.6 {u_ {2, t - 1}}, & # xA; \{数组}$ $

在过去的25节课中，的确如此

$ ${间{1,t}} = 0.7{间{1,t - 1}} - 0.2{间{1,t - 2}} + {u_ {1, t}} $ $

在哪里u_ {1, t} $美元而且$ u_ {2, t} $均为高斯分布，均值为0，标准差为1。

假设序列分别从1.5和1开始，生成包含50个观察值的随机序列美元间的{1,t} $而且美元间的{2,t} $．

T = 50;arima的用法和样例:基于“增大化现实”技术的{0.7, -0.2},“不变”0,“方差”1);(日本)“马”, 0.6,“不变”0,“方差”1);X0 = [1.5 1;1.5 - 1];rng (1);x =[模拟(ARMdl,T，“Y0”x0 (: 1)),.．.模拟(MAMdl T / 2,“Y0”x0(: 2));南(T / 2, 1)];

模拟MA(1)数据的后25个值为南值。

进一步假设潜在过程是用

$ $ {y_t} = 2 \离开({{间{1,t}} +{间{2,t}}} \右)+ {\ varepsilon _t} $ $

前25节课

$${y_t} = 2{x_{1,t}} + {\varepsilon _t}$$

在过去的25节课中\ varepsilon_t美元为高斯分布，均值为0，标准差为1。

使用随机潜在状态过程(x)和观测方程，以生成观测结果。

Y = 2*sum(x'，“omitnan”) + randn (T, 1);

潜在过程和观测方程共同构成一个状态空间模型。假设系数为未知参数，状态空间模型为

数组$ $ \开始{}{1}& # xA;左\[{\开始数组{}{* {20}{c}} & # xA;{{间{1,t}}} \ \ & # xA;{{间{2,t}}} \ \ & # xA;{{间{3 t}}} \ \ & # xA;{{间{4 t}}} & # xA;结束\{数组}}\右]左= \[{\开始数组{}{* {20}{c}} & # xA;{{\φ_1}}和{{\φ_2}}& # 38;0 & # 38;0 \ \ & # xA; 1 & # 38; 0 & # 38; 0 & # 38; 0 \ \ & # xA; 0 & # 38; 0 & # 38; 0 &{{\θ_1}}\ \ & # xA; 0 & # 38; 0 & # 38; 0 & # 38; 0 & # xA;结束\{数组}}\右]\离开[{\开始{数组}{* {20}{c}} & # xA;{{间{1,t - 1}}} \ \ & # xA;{{间{2,t - 1}}} \ \ & # xA;{{间{3 t - 1}}} \ \ & # xA;{{间{4,t - 1}}} & # xA;结束\{数组}}\右]+左\ [数组{\开始{}{* {20}{c}} & # xA; 1 & # 38; 0 \ \ & # xA; 0 & # 38; 0 \ \ & # xA; 0 & # 38; 1 \ \ & # xA; 0 & # 38; 1 & # xA;结束\{数组}}\右]\离开[{\开始{数组}{* {20}{c}} & # xA; {{u_ {1, t}}} \ \ & # xA; {{u_ {2, t}}} & # xA;结束\{数组}}\右]\ \ & # xA; {y_t} = a({间{1,t}} +{间{3 t}}) + {\ varepsilon _t} & # xA; \{数组}$ $

在前25个阶段，

数组$ $ \开始{}{1}& # xA;左\[{\开始数组{}{* {20}{c}} & # xA;{{间{1,t}}} \ \ & # xA;{{间{2,t}}} & # xA;结束\{数组}}\右]左= \[{\开始数组{}{* {20}{c}} & # xA;{{\φ_1}}和{{\φ_2}}& # 38;0 & # 38;0 \ \ & # xA; 1 & # 38; 0 & # 38; 0 & # 38; 0 & # xA;结束\{数组}}\右]\离开[{\开始{数组}{* {20}{c}} & # xA;{{间{1,t - 1}}} \ \ & # xA;{{间{2,t - 1}}} \ \ & # xA;{{间{3 t - 1}}} \ \ & # xA;{{间{4,t - 1}}} & # xA;结束\{数组}}\右]+ \离开[{\开始{数组}{* {20}{c}} & # xA; 1 \ \ & # xA; 0 & # xA;结束\{数组}}\右]{u_ {1, t}} \ \ & # xA; b {y_t} ={间{1,t}} +{\ varepsilon _t} & # xA; \{数组}$ $

对于第26期，和

数组$ $ \开始{}{1}& # xA;左\[{\开始数组{}{* {20}{c}} & # xA;{{间{1,t}}} \ \ & # xA;{{间{2,t}}} & # xA;结束\{数组}}\右]左= \[{\开始数组{}{* {20}{c}} & # xA;{{\φ_1}}和{{\φ_2}}\ \ & # xA; 1 & # 38; 0 & # xA;结束\{数组}}\右]\离开[{\开始{数组}{* {20}{c}} & # xA;{{间{1,t - 1}}} \ \ & # xA;{{间{2,t - 1}}} & # xA;结束\{数组}}\右]+ \离开[{\开始{数组}{* {20}{c}} & # xA; 1 \ \ & # xA; 0 & # xA;结束\{数组}}\右]{u_ {1, t}} \ \ & # xA; b {y_t} ={间{1,t}} + {\ varepsilon _t} & # xA; \{数组}$ $

在过去24节课中。

编写一个函数来指定参数的输入方式参数个数映射到状态空间模型矩阵、初始状态值和状态类型。

版权所有2015 The MathWorks, Inc.函数[A,B,C,D,Mean0,Cov0,StateType] = ar2mparammap (params,T)时变状态空间模型参数映射函数％这个函数将向量参数映射到状态空间矩阵(A, B，% C，和D)，初始状态值和初始状态方差(均值0%和Cov0)，以及状态类型(StateType)。从周期1到T/2状态模型为AR(2)和MA(1)模型，观测模型为两种状态的和。。从周期T/2 + 1到T，状态模型为只是AR(2)模型。A1 = {[params(1) params(2) 0 0;1 0 0 0;0 0 0参数(3);0 0 0]};B1 = {[1 0;0 0;0 1;0 1]};C1 = {params(4)*[1 0 1 0]};Mean0 = ones(4,1); Cov0 = 10*eye(4); StateType = [0 0 0 0]; A2 = {[params(1) params(2) 0 0; 1 0 0 0]}; B2 = {[1; 0]}; A3 = {[params(1) params(2); 1 0]}; B3 = {[1; 0]}; C3 = {params(5)*[1 0]}; A = [repmat(A1,T/2,1);A2;repmat(A3,(T-2)/2,1)]; B = [repmat(B1,T/2,1);B2;repmat(B3,(T-2)/2,1)]; C = [repmat(C1,T/2,1);repmat(C3,T/2,1)]; D = 1;结束

将此代码保存为一个名为AR2MAParamMap在您的MATLAB®路径上。

通过传递函数来创建状态空间模型AR2MAParamMap的函数句柄舰导弹．

Mdl = ssm(@(params) ar2mparammap (params,T));

舰导弹隐式地创建状态空间模型。通常，您无法验证隐式定义的状态空间模型。

使用模拟平滑器从Mdl模拟一条状态路径。指定参数到矩阵的映射函数有7个输出参数。另外，指定参数的未知值。

simParams = [0.48 0.0081 0.56 1.63 1.9];X = simsmooth(Mdl,y，“NumOut”7“参数”, simParams);

X是一个T-by-1模拟状态的单元向量。细胞1到25包含4 × 1向量，细胞26到50包含2 × 1向量。

使用单元格索引访问单元格，例如，使用X {5}．

simStatesPeriod5 = X{5}
simStatesPeriod5 = -1.7591 -1.5404 -1.5171 -1.1417

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