Kalman Filter — Finansiel tilstandsrumsmodel
Kalman-filteret er en rekursiv algoritme, der estimerer finansielle modeller med tidsvarierende parametre, skjulte faktorer og støjfyldte observationer inden for et dynamisk tilstandsrums-framework. Den strukturelle tidsseriebehandling blev fremsat af Harvey (1989), med tilstandsrums- og regime-skiftende udvidelser udviklet af Kim og Nelson (1999); den anvendes bredt til parhandel, estimering af tidsvarierende beta og modellering af rentekurver.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Metodekort
Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.
Kilder
- Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521405737
- Kim, C. J. & Nelson, C. R. (1999). State-Space Models with Regime Switching. MIT Press. ISBN: 978-0262112383
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Kalman Filter — Financial State-Space Model. ScholarGate. https://scholargate.app/da/finance/kalman-filter-finance
Hvilken metode?
Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModelØkonometri↔ sammenlign
- Faktorrisikomodeller (Fama-French, APT)Finansiering↔ sammenlign
- Langhukommelsesmodeller (ARFIMA, FIGARCH)Finansiering↔ sammenlign
- Principal Component RisikofaktorerFinansiering↔ sammenlign
- Stokastisk volatilitetsmodel (Heston)Finansiering↔ sammenlign
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →