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Discretization of highly persistent correlated AR(1) shocks

机译：高持续相关AR（1）冲击的离散化

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The finite state Markov-chain approximation methods developed by Tauchen (1986) and Tauchen and Hussey (1991) are widely used in economics, finance and econometrics to solve functional equations in which state variables follow autoregressive processes. For highly persistent processes, the methods require a large number of discrete values for the state variables to produce close approximations which leads to an undesirable reduction in computational speed, especially in a multivariate case. This paper proposes an alternative method of discretizing multivariate autoregressive processes. This method can be treated as an extension of Rouwenhorst's (1995) method which, according to our finding, outperforms the existing methods in the scalar case for highly persistent processes. The new method works well as an approximation that is much more robust to the number of discrete values for a wide range of the parameter space.
机译：Tauchen（1986）以及Tauchen and Hussey（1991）提出的有限状态马尔可夫链逼近方法被广泛用于经济学，金融学和计量经济学中，以求解状态变量遵循自回归过程的功能方程。对于高度持久的过程，该方法需要状态变量的大量离散值以产生近似值，这会导致计算速度的降低，特别是在多变量情况下。本文提出了一种离散化多元自回归过程的替代方法。该方法可以看作是Rouwenhorst（1995）方法的扩展，根据我们的发现，在高持久性过程的标量情况下，该方法优于现有方法。新方法可以很好地作为近似值使用，它对于较大范围的参数空间中的离散值数量更为稳健。

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