ฟิลเตอร์คาลมาน — แบบจำลองปริภูมิสถานะทางการเงิน
ฟิลเตอร์คาลมานเป็นอัลกอริทึมแบบเวียนเกิดที่ประมาณค่าแบบจำลองทางการเงินที่มีพารามิเตอร์แปรผันตามเวลา ปัจจัยแฝง และการสังเกตที่มีสัญญาณรบกวนภายในกรอบปริภูมิสถานะพลวัต การจัดการอนุกรมเวลาเชิงโครงสร้างถูกกำหนดโดย Harvey (1989) โดยมีการขยายปริภูมิสถานะและการเปลี่ยนผ่านของระบอบที่พัฒนาโดย Kim และ Nelson (1999); มีการประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางกับการซื้อขายคู่ (pairs trading) การประมาณค่าเบต้าแปรผันตามเวลา และการสร้างแบบจำลองเส้นอัตราผลตอบแทน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Kalman Filter — Financial State-Space Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/finance/kalman-filter-finance
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- แบบจำลอง ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)เศรษฐมิติ↔ เปรียบเทียบ
- แบบจำลองความเสี่ยงหลายปัจจัย (Fama-French, APT)การเงิน↔ เปรียบเทียบ
- แบบจำลองหน่วยความจำยาว (ARFIMA, FIGARCH)การเงิน↔ เปรียบเทียบ
- ปัจจัยความเสี่ยงองค์ประกอบหลักการเงิน↔ เปรียบเทียบ
- แบบจำลองความผันผวนเชิงสุ่ม (Heston)การเงิน↔ เปรียบเทียบ