粒子フィルタの基礎と応用:フィルタ・平滑化・パラメータ推定  [in Japanese] A Tutorial on Particle Filters: Filters, Smoothing, and Parameter Estimation  [in Japanese]

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Abstract

本稿では,粒子フィルタ,粒子平滑化,粒子フィルタによるパラメータ推定を解説する.粒子フィルタは非線形・非ガウス状態空間モデルの状態推定を実行するシミュレーションベースのアルゴリズムであり,1990年代初頭に発表された後,科学・技術の幅広い分野で活用されてきた.しかし,日本国内ではその知識が十分に普及しているとは言いがたいため,本稿では第2節で粒子フィルタとその適用例,第3節で粒子固定ラグ平滑化の基礎,第4節で粒子固定ラグ平滑化へのリサンプル・ムーブ法の適用,第5節で粒子フィルタと自己組織化状態空間モデルによるパラメータ推定,第6節で実物景気循環モデルの基礎と粒子フィルタを用いた状態推定例を解説する.

Particle filters and smoothers are simulation-based methods to estimate non-linear non-Gaussian state space models. The filters and smoothers are widely applied to science and engineering from the early 1990s. We describe an introduction to the particle filter and some applications in Section 2. The particle fixed-lag smoother is denoted in Section 3, and we apply the resample-move method to the particle fixed-lag smoother in Section 4. We explain parameter estimation and a self-organzing state space model in Section 5. In Section 6, we estimate a Real Business Cycle model based on the filter.

Journal

  • Journal of the Japan Statistical Society, Japanese Issue

    Journal of the Japan Statistical Society, Japanese Issue 44(1), 189-216, 2014

    Japan Statistical Society

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009864642
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11989749
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    0389-5602
  • NDL Article ID
    025869839
  • NDL Call No.
    Z3-1003
  • Data Source
    NDL  NII-ELS  J-STAGE  NDL-Digital 
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