Analytical Derivatives for Markov Switching Models
Dans cette étude, les auteurs dérivent des gradients analytiques pour toute une catégorie de modèles à changement de régime comportant des probabilités de transition à la Markov. Ces modèles sont généralement estimés à l'aide de méthodes du maximum de vraisemblance, qui nécessitent que la fonction de vraisemblance soit dérivée par rapport au vecteur des paramètres du modèle. Les gradients sont habituellement calculés à l'aide de techniques numériques. Les auteurs montrent que l'utilisation de gradients analytiques accélère considérablement les estimations effectuées à l'aide des méthodes du maximum de vraisemblance, sans toutefois nuire à leur précision. Un imprimé du programme informatique est fourni à la fin de l'étude.
Aussi publié sous le titre :
Computational Economics (0927-7099)
Mai 1997, vol. 10, no 2, p. 187-194