Модел в състояние пространство (Калманов филтър)
Модел в състояние пространство е обща времева рамка за времеви редове, която описва един ред чрез ненаблюдавани (латентни) променливи на състоянието, свързани с уравнение на измерване и уравнение на преход, като състоянията се оценяват в реално време с помощта на Калмановия филтър. Разработен в традицията на състояние пространство на Harvey (1990) и Durbin & Koopman (2012), той включва ARIMA и експоненциално изглаждане като частни случаи.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+27 more
Източници
- Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781107049994 ↗
- Durbin, J. & Koopman, S. J. (2012). Time Series Analysis by State Space Methods (2nd ed.). Oxford University Press. DOI: 10.1093/acprof:oso/9780199641178.001.0001 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). State Space Model (Kalman Filter). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/state-space-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Модел ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Иконометрия↔ compare
- Байесов векторна авторегресия (BVAR)Иконометрия↔ compare
- Модел на Марковски превключващи се режими (MS-AR / MS-VAR)Иконометрия↔ compare
- Структурен модел на времеви редове (Основен структурен модел)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →