The SIML Filtering Method for Noisy Non-stationary Economic Time Series

In this book, we explain the development of a new filtering method to estimate the hidden states of random variables for multiple non-stationary time series data. This method is particularly helpful in analyzing small-sample non-stationary macro-economic time series. The method is based on the frequ...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux: Kunitomo, Naoto (Auteur), Sato, Seisho (Auteur)
Collectivité auteur: SpringerLink (Online service)
Format: Électronique eBook
Langue:anglais
Publié: Singapore : Springer Nature Singapore : Imprint: Springer, 2025.
Édition:1st ed. 2025.
Collection:JSS Research Series in Statistics,
Sujets:
Accès en ligne:https://doi.org/10.1007/978-981-96-0882-9
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