具有體制轉(zhuǎn)移特征的狀態(tài)空間模型研究.pdf

1、經(jīng)濟(jì)金融計(jì)量分析中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)是經(jīng)常處理的數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行分析和研究具有十分普遍的意義，而金融時(shí)間序列的非線性、非高斯等特征，以及隱變量和參數(shù)時(shí)變性等問題，使得標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量分析模型在實(shí)證中受到很多限制。本文介紹一種新的時(shí)間序列模型分析方法——馬爾可夫狀態(tài)空間模型方法。馬爾可夫狀態(tài)空間模型方法提供了一個(gè)更合理的金融時(shí)間序列模型分析框架。狀態(tài)空間模型是一種能夠全面刻畫系統(tǒng)特征與狀態(tài)的數(shù)學(xué)描述方法，在應(yīng)用方面比信號描述方法更為靈活，也更為寬泛，因

2、此，在諸如信息處理、模式識別以及自動(dòng)控制等領(lǐng)域受到了普遍的重視。狀態(tài)變量估計(jì)是建立狀態(tài)空間模型的核心工作之一，并先后發(fā)展了一系列的估計(jì)方法與算法，尤其是突破了線性及正態(tài)約束的粒子濾波方法得到了快速的發(fā)展。 本文對基于狀態(tài)空間模型的時(shí)間序列預(yù)測方法進(jìn)行了研究，主要工作如下：首先介紹了幾種主要的狀態(tài)空間模型、卡爾曼濾波器；而后分別介紹了線性狀態(tài)空間模型、具有馬爾可夫體制轉(zhuǎn)移過程的狀態(tài)空間模型、具有馬爾可夫體制轉(zhuǎn)移異方差過程的狀態(tài)空間