Analisi Fattoriale Dinamica Nel Forex Stata

Il pacchetto MARSS in R offre funzioni per l'analisi fattore dinamico. In questo pacchetto, il modello fattore dinamico è scritto come una forma speciale di stato modello di spazio e assumere le tendenze comuni seguono AR (1) processo. Come io non sono molto familiare con questi due metodi, vengo con due domande: è il fattore di analisi dinamica una forma speciale di Stato spazio modello Qual è la differenza tra questi due metodi Inoltre, il fattore di analisi dinamica non necessario assumere la comune tendenze come AR (1) processo. C'è un pacchetto che permette le tendenze comuni come ARIMA stagionali (o qualche altro) processo chiesto 4 giugno 13 alle 02:11 non ho visto la nostra domanda prima. Sì, analisi fattoriale dinamica può ape visto come un caso particolare di modello di stato-spazio. Rende osservazioni carico di un piccolo vettore di stato dimensionale (piccolo rispetto alla dimensione del vettore di osservazione). Così è la stessa idea in analisi fattoriale ordinaria, più dipendenza dal tempo. I fattori possono avere dinamiche temporali. Diversi pacchetti R, se si utilizza R, vi permetterà di specificare un dinamico modello generale analisi dei fattori, tra cui per esempio DLM o KFAS. rispose 8 settembre 13 a 8: gli utenti 55Off-campus UMass Amherst: Per scaricare tesi di laurea, si prega di utilizzare il seguente link per accedere al nostro server proxy con il tuo nome utente e password UMass Amherst. gli utenti non-UMass Amherst, si prega di fare clic sul pulsante qui sotto visione più per l'acquisto di una copia di questa tesi da Proquest. (Alcuni titoli possono anche essere disponibili gratuitamente nel nostro Open Access Tesi Collezione quindi per favore controllare per primo..) L'analisi dei fattori dinamici per dati panel: un modello generalizzato Nikolaos Zirogiannis. University of Massachusetts - Amherst I sviluppare un modello fattore dinamico generalizzato per dati panel con l'obiettivo di stimare un indice inosservata. Mentre i modelli simili sono stati sviluppati nella letteratura di analisi fattoriale dinamica, il mio contributo è triplice. In primo luogo, contrariamente a semplice analisi fattoriale dinamico in cui più attributi dello stesso soggetto sono misurati in ciascun periodo di tempo, il mio modello spiega anche più soggetti. E 'quindi applicabile ad un quadro di dati panel (cioè più attributi per più soggetti osservati nel corso del tempo). In secondo luogo, si stima un indice osservata per ogni soggetto per ogni periodo di tempo, al contrario di lavoro precedente, in cui un singolo indice inosservato stato stimato per tutti i soggetti per ogni periodo di tempo. In terzo luogo, mi rivolgo la complessità del modello attraverso lo sviluppo di un nuovo processo di stima iterativa che noi chiamiamo l'algoritmo a due ciclo condizionale Expectation-Maximization (2CCEM). L'algoritmo 2CCEM è sufficientemente flessibile per gestire una varietà di diversi tipi di insiemi di dati. Il modello è applicato su un pannello di misurazione attributi relativi al funzionamento del idrici e sanitari utilità. L'obiettivo è quello di stimare un indice di benchmarking dinamica che catturerà la performance finanziaria e operativa di queste utilità. Area disciplinare consigliato Citation Zirogiannis, Nikolaos, l'analisi fattoriale dinamica per dati panel: un modello generalizzato (2013). Tesi di dottorato disponibili da Proquest. AAI3603181. scholarworks. umass. edudissertationsAAI3603181