Filtru Kalman — Model Financiar în Spațiu de Stări
Filtrul Kalman este un algoritm recursiv care estimează modele financiare cu parametri variabili în timp, factori ascunși și observații zgomotoase, în cadrul unui model dinamic în spațiu de stări. Tratamentul seriilor de timp structurale a fost stabilit de Harvey (1989), cu extensii în spațiu de stări și cu comutare de regim dezvoltate de Kim și Nelson (1999); acesta este aplicat pe scară largă pentru tranzacționarea perechilor, estimarea beta variabil în timp și modelarea curbei randamentelor.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Kalman Filter — Financial State-Space Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/finance/kalman-filter-finance
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Modelul ARIMA (Autoregresiv Integrat cu Medii Mobile)Econometrie↔ compară
- Model de risc multifactorial (Fama-French, APT)Finanțe↔ compară
- Modele cu memorie lungă (ARFIMA, FIGARCH)Finanțe↔ compară
- Factori de Risc prin Componente PrincipaleFinanțe↔ compară
- Modelul de Volatilitate Stocastică (Heston)Finanțe↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →