ScholarGate
Assistent
Regression model

Tilstandsrommodell (Kalmanfilter)

En tilstandsrommodell er et generelt tidsserierammeverk som beskriver en serie gjennom uobserverte (latente) tilstandsvariabler koblet av en måleligning og en overgangsligning, der tilstandene estimeres i sanntid av Kalmanfilteret. Utviklet i tilstandsromtradisjonen etter Harvey (1990) og Durbin & Koopman (2012), omfatter den ARIMA og eksponentiell glatting som spesialtilfeller.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartLast ned lysbilder

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Metodekart

Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.

+27 til

Kilder

  1. Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781107049994
  2. Durbin, J. & Koopman, S. J. (2012). Time Series Analysis by State Space Methods (2nd ed.). Oxford University Press. DOI: 10.1093/acprof:oso/9780199641178.001.0001

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). State Space Model (Kalman Filter). ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/state-space-model

Hvilken metode?

Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.

Sammenlign side om side

Referert av

ScholarGateState Space Model (State Space Model (Kalman Filter)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/state-space-model · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026