ScholarGate
Asisten
Regression model

Filter Kalman — Model Ruang Keadaan Finansial

Filter Kalman adalah algoritma rekursif yang mengestimasi model finansial dengan parameter yang berubah seiring waktu, faktor tersembunyi, dan observasi yang bising dalam kerangka ruang keadaan dinamis. Perlakuan deret waktu struktural ditetapkan oleh Harvey (1989), dengan ekstensi ruang keadaan dan peralihan rezim yang dikembangkan oleh Kim dan Nelson (1999); ini banyak diterapkan pada perdagangan berpasangan, estimasi beta yang berubah seiring waktu, dan pemodelan kurva imbal hasil.

Terapkan dengan EconMindSegeraApply, compare, get guidance
Tools & resources
Unduh salindia
Learn & explore
VideoSegera

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Sumber

  1. Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521405737
  2. Kim, C. J. & Nelson, C. R. (1999). State-Space Models with Regime Switching. MIT Press. ISBN: 978-0262112383

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Kalman Filter — Financial State-Space Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/finance/kalman-filter-finance

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.

Bandingkan berdampingan

Dirujuk oleh

ScholarGateKalman Filter (Finance) (Kalman Filter — Financial State-Space Model). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/finance/kalman-filter-finance · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026