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Resumen

Sumario Estimar modelos usando Filtro de Kalman y código de MATLAB

Puntuación
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Páginas
7
Subido en
08-05-2022
Escrito en
2022/2023

Este documento presenta una guía breve y certera sobre como estimar modelos de estado espacio usando el filtro de Kalman. Es muy didáctico sobre todos los pasos y además presenta un extra sobre la estimación de máxima verosimilitud. Incluyendo un código de MATLAB para su uso libre. El lector entenderá perfectamente el ambiente donde se está moviendo y como entender a la perfección en menos de 30 minutos.

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No
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13
Subido en
8 de mayo de 2022
Número de páginas
7
Escrito en
2022/2023
Tipo
Resumen

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Una guía simple para el filtro de Kalman usando MATLAB




Autor:
Manuel Escobar

, Departamento de Economía Universidad de Chile


I ¿Qué puedas esperar de esta guía?

Tras revisar detenidamente este documento, tendrás una idea bastante acabada de como estimar una variable
no observable en un modelo de estado-espacio. Para esto, se proveen códigos de MATLAB que pueden ser
utilizados de forma general.
La guía requiere tener un conocimiento básico de álgebra matricial, modelos de series de tiempo y programación
en MATLAB. En caso de no tenerlos, no dudes en consultar mis otros apuntes simplificados.


II La representación de estado espacio

Definimos un modelo estado espacio cuando toma la siguiente forma:

yt = Ht zt + Gxt + vt vt ∼ N (0, R) (1)

zt = Bzt−1 + F xt−1 + wt wt ∼ N (0, Q) (2)
Donde yt es un vector de variables observables que se puede explicar por un vector de variables no observables
(zt ) y variables exógenas (xt ), esta relación está explicitada en (1). En cuanto al vector de no observables,
asumimos que conocemos su cambio en el tiempo (2) en función de si mismo pero en el período pasado y de las
variables exógenas. Cada una de las ecuaciones cuenta con un vector de perturbaciones de media 0 y varianza
fija. El ejemplo 1 provee una ilustración de como armar la representación de estado espacio.
Ejemplo 1: Representación Estado-Espacio
Para ejemplificar la representación de estado espacio, consideremos un modelo para estimar el producto interno
bruto potencial y la tasa de interés neutral de la forma:

y˜t = α1 yt−1 ˜ + εyt
˜ + β1 rt−1
πt = ˜ + επt
γ1 πt−1 + ψ1 yt−1
rt∗ = cgt + zt
(3)
yt∗ = ∗
yt−1 + gt−1 + wt2
gt = gt−1 + wt3
zt = ζ1 zt−1 + wt1

Donde y˜t es la brecha del producto que es igual a yt − yt∗ con yt∗ el logaritmo del producto potencial. Así,
r˜t = (rt − rt∗ ) con rt∗ la tasa de interés neutral.


Los observables en este modelo son yt , rt y πt , en orden: el logaritmo del producto interno bruto, la tasa de
interés de política monetaria y la tasa de inflación, todo en frecuencia trimestral. El resto de ecuaciones definen
el movimiento de los no observables y sus perturbaciones.


Los no observables de este modelo son yt∗ , rt∗ y gt , en orden: el logaritmo del producto interno potencial, la
tasa de interés neutral y el crecimiento del producto potencial.


Las perturbaciones de este modelo provienen de εy , επ , wt1 , wt2 y wt3 .


Para hacer la representación estado-espacio, reemplazamos rt∗ en y˜t y agregando las identidades yt−1
∗ =

yt−1 /gt−1 = gt−1 es posible concentrar la dinámica del conjunto de ecuaciones (3) en:

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