Kalmana filtrs — finanšu stāvokļa-telpas modelis
Kalmana filtrs ir rekursīvs algoritms, kas novērtē finanšu modeļus ar laika mainīgiem parametriem, slēptiem faktoriem un trokšņainiem novērojumiem dinamiskā stāvokļa-telpas ietvarā. Strukturālo laika rindu apstrādi izklāstīja Hārvijs (Harvey, 1989), ar stāvokļa-telpas un režīmu maiņas paplašinājumiem, ko izstrādāja Kims un Nelsons (Kim and Nelson, 1999); to plaši pielieto pāru tirdzniecībā, laika mainīgas betas novērtēšanā un ienesīguma līknes modelēšanā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Kalman Filter — Financial State-Space Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/finance/kalman-filter-finance
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- ARIMA (autoregresīvais integrētais slīdošā vidējā) modelisEkonometrija↔ salīdzināt
- Daudzfaktoru riska modelis (Fama-French, APT)Finanses↔ salīdzināt
- Modeļi ar ilgu atmiņu (ARFIMA, FIGARCH)Finanses↔ salīdzināt
- Faktoru riska analīze ar galvenajām komponentēmFinanses↔ salīdzināt
- Stohastiskās mainības modelis (Heston)Finanses↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Similar methods
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →