Introduction aux modèles espace-état et au filtre de Kalman
Résumé Nous détaillons ici les principaux concepts et problèmes liés aux modèles espace-état, ainsi que leurs applications. Nous présentons d’abord ces modèles dans leur généralité. Ensuite, nous explicitons les algorithmes utilisés afin de procéder à l’estimation par le maximum de vraisemblance,...
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| Auteurs principaux: | , |
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| Formato: | Article ou chapitre numérique |
| Idioma: | Français |
| Publicado em: |
2003
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| Acesso em linha: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Resumo: | Résumé
Nous détaillons ici les principaux concepts et problèmes liés aux modèles espace-état, ainsi que leurs applications. Nous présentons d’abord ces modèles dans leur généralité. Ensuite, nous explicitons les algorithmes utilisés afin de procéder à l’estimation par le maximum de vraisemblance, c’est-à-dire fondamentalement le filtre de Kalman et l’algorithme EM. Nous considérons enfin quatre applications : les décompositions tendance-cycle, l’extraction d’indicateurs coïncidents d’activité, l’estimation d’un taux de chômage d’équilibre pouvant varier avec le temps (TV-Nairu) et l’évaluation du contenu informatif de la courbe des taux sur l’inflation future.
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