Dossier de preuve de méthode

Kalman Filter (Finance)

The Kalman filter is a recursive algorithm that estimates financial models with time-varying parameters, hidden factors, and noisy observations inside a dynamic state-space framework. The structural time series treatment was set out by Harvey (1989), with state-space and regime-switching extensions developed by Kim and Nelson (1999); it is widely applied to pairs trading, time-varying beta estimation, and yield-curve modelling.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Kalman Filter — Financial State-Space Model

Dossier de méthode taxonomique · regression-model / finance

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

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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Same method familyARIMAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyFactor Risk Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLong-Memory Modelsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPrincipal Component Risk Factorsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyStochastic Volatility Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.