ScholarGate
Assistent
Regression model

Kalman Filter — Financiële State-Space Model

Het Kalmanfilter is een recursief algoritme dat financiële modellen met tijdsvariërende parameters, verborgen factoren en ruizige observaties binnen een dynamisch state-space raamwerk schat. De structurele tijdreeksbehandeling werd uiteengezet door Harvey (1989), met state-space en regime-switching uitbreidingen ontwikkeld door Kim en Nelson (1999); het wordt breed toegepast op pairs trading, tijdsvariërende bèta-schatting en rentecurvemodellering.

Toepassen met EconMindBinnenkortApply, compare, get guidance
Tools & resources
Dia's downloaden
Learn & explore
VideoBinnenkort

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken

Geciteerd door

ScholarGateKalman Filter (Finance) (Kalman Filter — Financial State-Space Model). Geraadpleegd op 2026-06-17 via https://scholargate.app/nl/finance/kalman-filter-finance · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026