He visto procesos estocásticos modelados / construidos de la siguiente manera. Considere el espacio de probabilidad y deje que S sea la transformación (medible) S : Ω → Ω que usamos para modelar la evolución del punto de muestra ω en el tiempo. Además, sea X el vector aleatorio X : Ω → R n...
Tengo el código correspondiente a Tauchen (1986) (equivalente a Python de esto ), que genera una aproximación discreta de un proceso de tiempo discreto AR (1). Por ejemplo, si configura el tamaño de la cuadrícula como 3, le dará un vector de productividades [A_1, A_2, A_3,] y una matriz de...
¿Cómo puedo encontrar la distribución estacionaria (cuando t va al infinito) de las ecuaciones de diferencia estocástica en la forma: $ x_ {t + 1} = a * x_t + b * N (0,1) $ donde N (0,1) es un pdf normal estándar Tengo resultados numéricos para algunos ejemplos que estoy trabajando con...