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.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Peta metode
Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.
Sumber
- 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
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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrika↔ bandingkan
- Model Risiko Multi-Faktor (Fama-French, APT)Keuangan↔ bandingkan
- Model Memori Jangka Panjang (ARFIMA, FIGARCH)Keuangan↔ bandingkan
- Faktor Risiko Komponen UtamaKeuangan↔ bandingkan
- Model Volatilitas Stokastik (Heston)Keuangan↔ bandingkan
Dirujuk oleh
Similar methods
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →