2023.6-美联储-有限状态马尔可夫链逼近-一种隐马尔可夫方法-英-62页.pdfVIP

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2023-11-07 发布于浙江
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Finite-State Markov-Chain Approximations: A Hidden Markov Approach Eva F. Janssens† and Sean McCrary‡ May 19, 2023 Abstract This paper proposes a novel finite-state Markov chain approximation method for Markov processes with continuous support, providing both an optimal grid and transition proba- bility matrix. The method can be used for multivariate processes, as well as non-stationary processes such as those with a life-cycle component. The method is based on minimiz- ing the information loss between a Hidden Markov Model and the true data-generating process. We provide sufficient conditions under which this information loss can be made arbitrarily small if enough grid points are used. We compare our method to existing methods through the lens of an asset-pricing model, and a life-cycle consumption-savings model. We find our method leads to more parsimonious discretizat