[求助]利用卡尔曼滤波求产出缺口

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   将实际产出 (实际GDP的自然对数值)分解为不可见的趋势成分
(即潜在产出)与周期成分
(即产出缺口),
在Eviews软件sspace中将方程转换成状态空间形式如下：
@signal lny_tc=sv1+sv2
@state sv1=sv1(-1)+c(1)+[var=exp(c(2))]
@state sv2=c(3)*sv2(-1)+c(4)*sv3(-1)+[var=exp(c(5))]
@state sv3=sv2(-1)
估计结果如下：

	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C(1)	0.026661	0.110261	0.241799	0.8089
C(2)	-8.873343	11.40902	-0.777748	0.4367
C(3)	1.000049	0.000440	2271.431	0.0000
C(4)	-4.95E-05	0.000216	-0.229146	0.8188
C(5)	-7.631312	3.226853	-2.364940	0.0180
	Final State	Root MSE	z-Statistic	Prob.
SV1	476.6296	596.9977	0.798378	0.4247
SV2	-466.2336	596.9974	-0.780964	0.4348
SV3	-466.2338	596.9977	-0.780964	0.4348

从估计的结果来看，得到的数据有些是不合理的，不知道哪部分出了问题？
还请哪位热心的高手指教，万分感谢！

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关键词：卡尔曼滤波 产出缺口 卡尔曼 coefficients coefficient 求助 产出 缺口 卡尔曼滤波

第二个参数和第4个参数的检验都不理想,所有状态参数不理想.
似乎没有必要做下去.
或许添加外生变量效果会好些.

没有进行季节调整

用X11调整下

看不懂

一、为什么观测方程和第三个状态方程没有随机误差项？对于状态空间模型随机误差项是必要的。
二、估计结果是错误的，其原因可能是方程设置错误，初始值设置错误。
三、在状态空间模型中的观测方程和状态方程越简单经济解释能力越强，反之越弱。

同样地，设置初始值一样重要，非常敏感