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Latent variables analysis in structural models: A New decomposition of the kalman smoother

机译:结构模型的潜在变量分析:卡尔曼的新分解更顺畅

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摘要

Standard latent variable analysis in structural state space models decomposes latent variables into contributions of structural shocks (shock decomposition), or into contributions of the observable variables (data decomposition). We propose to link the shock decomposition of the latent variables and the data decomposition of the structural shocks in what we call the double decomposition. This decomposition allows us to better gauge the influence of data on latent variables by taking into account the transmission mechanism of each type of shock. We show the usefulness of the double decomposition by analyzing the role of observable variables in estimating the output gap in two models and by studying the role of news in revisions of the output gap.
机译:结构状态空间模型中的标准潜在可变分析将潜在变量分解成结构冲击(震动分解)的贡献,或者参与可观察变量的贡献(数据分解)。 我们建议将潜在变量的冲击分解链接,以及我们称之为双重分解的结构冲击的数据分解。 这种分解使我们能够通过考虑每种类型的冲击的传动机制来更好地衡量数据对潜变变量的影响。 我们通过分析可观察变量在估计两种模型的输出差距以及研究新闻的修订中的作用来展示双重分解的有用性。

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