Filtro de Kalman

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Filtro de Kalman y filtros de partículas en Economía

En inglés: Kalman and particle filtering in economics. Véase también acerca de un concepto similar a Filtro de Kalman en economía.

Introducción a: Filtro de Kalman y filtros de partículas en este contexto

Los filtros de Kalman y de partículas son algoritmos que actualizan recursivamente una estimación del estado y encuentran las innovaciones que impulsan un proceso estocástico dada una secuencia de observaciones. Este tema puede ser de interés para los economistas profesionales. El filtro de Kalman logra este objetivo mediante proyecciones lineales, mientras que el filtro de partículas lo hace mediante un método de Monte Carlo secuencial. Con las estimaciones de estado, podemos prever y suavizar el proceso estocástico. Con las innovaciones, podemos estimar los parámetros del modelo. Este tema puede ser de interés para los economistas profesionales. El artículo analiza cómo establecer un modelo dinámico en forma de espacio de estados, deriva los filtros de Kalman y de partículas y explica cómo utilizarlos para la estimación. Este texto tratará de equilibrar importantes preocupaciones teóricas con debates empíricos clave para ofrecer una visión general de este importante tema sobre: Filtro de Kalman. Para tener una panorámica de la investigación contemporánea, puede interesar asimismo los textos sobre economía conductual, economía experimental, teoría de juegos, microeconometría, crecimiento económico, macroeconometría, y economía monetaria.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Datos verificados por: Sam.

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