ScholarGate
Assistent
Regression model

Tillståndsrumsmodell (Kalmanfilter)

En tillståndsrumsmodell är ett generellt ramverk för tidsserier som beskriver en serie genom oobserverade (latenta) tillståndsvariabler kopplade via en mätningsekvation och en övergångsekvation, där tillstånden skattas i realtid med Kalmanfiltret. Utvecklad inom tillståndsrumstraditionen av Harvey (1990) samt Durbin & Koopman (2012), innesluter den ARIMA och exponentiell utjämning som specialfall.

Tillämpa med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+27 more

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 1). State Space Model (Kalman Filter). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/econometrics/state-space-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Refereras av

ScholarGateState Space Model (State Space Model (Kalman Filter)). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/econometrics/state-space-model · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026