PL
 |
EN
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  particle filters
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Estimation of Yu and Meyer bivariate stochastic volatility model by iterated filtering
100%
Szczepocki P.
Przegląd Statystyczny
|
2022
|
tom 69
|
nr 4
1-19
EN
In financial applications, understanding the asset correlation structure is crucial to tasks such as asset pricing, portfolio optimisation, risk management, and asset allocation. Thus, modelling the volatilities and correlations of multivariate stock market returns is of great importance. This paper proposes the iterated filtering algorithm for estimating the bivariate stochastic volatility model of Yu and Meyer. The iterated filtering method is a frequentist-based approach that utilises particle filters and can be applied to estimating the parameters of non-linear or non-Gaussian state-space models. The paper presents an empirical example that demonstrates the way in which the proposed estimation method might be used to estimate the correlation between the returns of two assets: Standard and Poor's 500 index and the price of gold in US dollars. This is accompanied by a simulation study that proves the validity of the approach.
2
Content available Particle filter test procedure and quality standard for diesel engines
88%
Mayer A. , Czerwinski J. , Kasper M. , Leutert G. , Heeb N. , Ulrich A. , Jaussi A.
Journal of KONES
|
2009
|
tom Vol. 16, No. 2
305-314
EN
A new approach is needed to test particle filters for retrofitting Diesel engines. Considering the toxicity of the particles as also the physical and chemical attributes of particle filters, the optimal scheme is to test the components themselves independent of the deployment. That scheme ensures the highest effectiveness with least effort. It also enables evaluation of worst-case situations and assesses the hazards of secondary emissions. The Swiss standard SNR 277 205, which mandates the VERT test procedure, is a first step in that direction. Occupational health specialists have studied the toxicity of ultraflne particles for more than 100 years. Extremely toxic are the particles intruding into the lung. Larger particles, which are always naturally present, are intercepted in the upper respiratory paths. The body then expels these larger particles rapidly via the mucus and cilia. The new manmade particles less-than l mi m, however massively intrude into the fine pulmonary alveoli, which do not have the cleansing mechanism. The targeted efficiencies for evaluating modern filters are evident from the progress achieved. Many filters have filtration rates exceeding 99.9%, albeit the directives [4] only require 97%.
3
Content available Estimation of the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model Using Iterated Filtering
75%
Szczepocki P.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2023
|
tom 27
|
nr 4
44-58
PL
Cel: Celem artykułu jest zaproponowanie nowej metody estymacji dla wielowymiarowego modelu stochastycznej zmienności z dekompozycją Choleskiego w oparciu o algorytm iterowanej filtracji (Ionides et al., 2006, 2015). Metodyka: Iterowana filtracja jest metodą należącą do klasycznego częstościowego wnioskowania, która poprzez wielokrotne powtórzenia procesu filtrowania zapewnia sekwencję aktualizowanych oszacowań parametrów zbieżnych do estymatora największej wiarygodności. Wyniki: Efektywność zaproponowanej metody estymacji została pokazana na przykładzie empirycznym, w którym wykorzystano wielowymiarowy model stochastyczny zmienności z dekompozycją Choleskiego w badaniu aktywów bezpiecznej przystani dla jednego indeksu rynkowego: Standard and Poor's 500 oraz trzech kandydatów na aktywa bezpiecznej przystani: złota, Bitcoina i Ethereum. Implikacje i rekomendacje: W dalszych badaniach metodę iterowanej filtracji można zastosować do bardziej zaawansowanych wielowymiarowych modeli zmienności stochastycznej, które uwzględniają np. efekt dźwigni (Ishihara et al., 2016) oraz rozkłady gruboogonowe (Ishihara i Omori, 2012). Oryginalność/Wartość: Głównym osiągnięciem artykułu jest propozycja nowej metody estymacji wielowymiarowego modelu stochastycznej zmienności z dekompozycją Choleskiego w oparciu o iterowany algorytm filtrowania. Jest to jedna z niewielu metod klasycznego częstościowego wnioskowania dla wielowymiarowych modeli stochastycznej zmienności.
EN
Aim: The paper aims to propose a new estimation method for the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model based on the iterated filtering algorithm (Ionides et al., 2006, 2015). Methodology: The iterated filtering method is a frequentist-based technique that through multiple repetitions of the filtering process, provides a sequence of iteratively updated parameter estimates that converge towards the maximum likelihood estimate. Results: The effectiveness of the proposed estimation method was shown in an empirical example in which the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model was used in a study on safe-haven assets of one market index: Standard and Poor’s 500 and three safe-haven candidates: gold, Bitcoin and Ethereum. Implications and recommendations: In further research, the iterating filtering method may be used for more advanced multivariate stochastic volatility models that take into account, for example, the leverage effect (as in Ishihara et al., 2016) and heavy-tailed errors (as in Ishihara and Omori, 2012). Originality/Value: The main contribution of the paper is the proposition of a new estimation method for the Cholesky Multivariate Stochastic Volatility Model based on iterated filtering algorithm This is one of the few frequentist-based statistical inference methods for multivariate stochastic volatility models.
4
Content available Auxiliary and Rao-Blackwellised particle filters comparison
75%
Kozierski P. , Lis M.
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
|
2013
|
tom No. 76
79--88
EN
Particle filters are very popular - number of algorithms based on Sequential Monte Carlo methods is growing. Paper describes and compares the performance of two of them - Auxiliary and Rao-Blackwellised Particle Filters. Comparison includes also Bootstrap Filter and some variety of SIR algorithm.
5
Content available remote Comparison of auxiliary and Likelihood Particle Filters for state estimation of dynamical systems
63%
Michalski J. , Kozierski P. , Ziętkiewicz J.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2018
|
tom R. 94, nr 12
86--90
EN
In this paper, algorithms of the state estimation of dynamical systems, using different types of particle filters, have been presented. Three Particle Filter methods have been used: Bootstrap Filter, Auxiliary Particle Filter and Likelihood Particle Filter. These methods have been applied to two nonlinear objects, with quadratic measurement functions. The results have been additionally compared with the outcome from Kalman filters. Based on the obtained results (5 different quality indices) the estimation methods have been evaluated.
PL
W niniejszej pracy zostały przedstawione algorytmy estymacji stanu układów dynamicznych za pomocą różnych rodzajów filtrów cząsteczkowych. Zaprezentowano trzy metody filtrów cząsteczkowych: algorytm Bootstrap, pomocniczy filtr cząsteczkowy i wiarygodny filtr cząsteczkowy. Metody te zastosowano dla dwóch obiektów nieliniowych o kwadratowych funkcjach pomiarowych. Z filtrami cząsteczkowymi zostały dodatkowo zestawione metody filtru Kalmana. Na podstawie uzyskanych wyników (5 różnych wskaźników jakości) metody estymacji zostały ocenione.
6
Content available Ocena wpływu rozkładu zakłóceń stanu na dokładność estymacji wybranych algorytmów nieliniowej filtracji w systemach pozycjonujących
51%
Konatowski S. , Kaniewski P.
TTS Technika Transportu Szynowego
|
2012
|
tom R. 19, nr 9
979--986, CD
PL
W artykule opisane zostały algorytmy filtracji nieliniowej (rozszerzona Kalmana, bezśladowa Kalmana, cząstkowa, cząstkowa wykorzystująca filtrację rozszerzoną Kalmana oraz bezśladowa filtracja cząstkowa) stosowane w systemach pozycjonujących. Zaprezentowane zostały wyniki badań symulacyjnych porównujących jakość estymacji analizowanych rodzajów filtrów nieliniowych dla różnych nieliniowości oraz rozkładów prawdopodobieństwa zakłóceń stanu: Gaussa, Rayleigha, Studenta, i Gamma.
EN
The paper describes several types of nonlinear filtering algorithms, widely used in positioning systems (Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, particle filter, EKF approximation for particle filter and unscented particle filter). Numerous simulation results, which are to compare the quality of analyzed nonlinear filters for different nonlinearities and distributions (Gaussian, Rayleigh, Student, Gamma) are shown.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.