EM算法Matlab代码与DynamicFactorModel_Julia

简介：
本资源包含两个部分：一是关于使用MATLAB实现期望最大化（EM）算法的代码；二是利用Julia语言构建动态因子模型的示例。适合研究统计学习和时间序列分析的学者参考。 EM算法在MATLAB中的代码用于实现动态因子模型。这是我在GitHub上的首次尝试。如果我能成功推送更新版本的自述文件，则会显示此消息。 该项目是在Julia语言中实施的，涉及两个主要步骤：初始化起始矩阵（包括卡尔曼滤波所需的观测和过渡矩阵）。我们通过主成分分析及简单OLS方法获取参数初始值。之后利用EM算法进行迭代以优化似然性，并更新相关参数。在后续阶段，计划进一步探索贝叶斯范式的估计方法（例如使用Gibbs抽样或Metropolis-Hastings算法）。 该项目的主要目标是，在学习模型的同时测试Julia语言是否比MATLAB更适合运行该动态因子模型代码，从而实现更快的计算速度。