Запись доказательств метода

Kalman Filter (Finance)

The Kalman filter is a recursive algorithm that estimates financial models with time-varying parameters, hidden factors, and noisy observations inside a dynamic state-space framework. The structural time series treatment was set out by Harvey (1989), with state-space and regime-switching extensions developed by Kim and Nelson (1999); it is widely applied to pairs trading, time-varying beta estimation, and yield-curve modelling.

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Kalman Filter — Financial State-Space Model

Таксономическая запись метода · regression-model / finance

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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Same method familyARIMAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyFactor Risk Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLong-Memory Modelsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPrincipal Component Risk Factorsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyStochastic Volatility Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.