离散化滤波器：一种估计非线性状态空间模型的简单方法-研究论文

用于估计非线性动态模型的现有方法要么计算成本很高，要么依赖于通常无法充分捕捉感兴趣的非线性特征的局部近似。 我开发了一种新方法，即离散化滤波器，用于逼近非线性、非高斯状态空间模型的似然性。 我确定相关的最大似然估计量是强一致的、渐近正态的和渐近有效的。 通过模拟，我表明对于低维设置中相同水平的近似误差，离散化滤波器比替代非线性技术快几个数量级，并且我为应用研究人员提供了实用指南。 我希望该方法的简单性将使应用研究人员更容易和更容易地对非线性模型进行定量研究。 我应用我的方法来估计名义利率下限为零的新凯恩斯主义模型。 考虑到零下限后，我发现菲利普斯曲线的斜率为 0.076，不到线性化模型的典型估计值的 1/3。 这表明通胀与产出缺口之间存在强烈脱钩，以及大衰退后数据中利率意外变化的更大实际影响。