时变β系数的卡尔曼滤波的仿真与估计

• 作者: 李建勋 梅婷
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 极大似然估计 随机游走模型 时变风险系数
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 25-29
• 分类号: TP273
• 字数: 4930字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2010.10.008

摘要

旨在预测风险系数,我们对沪市10个行业的β系数的时变行为采用随机游走(RW)模型,在随机游走模型的回归变量前引进了未知参数,仿真预测的结果表明,引进未知系数后的模型,其绝对预测误差MAE和均方预测误差MSE都比引进未知系数前的模型更精确,改后的模型更适合描述沪市行业风险系数的时变行为.仿真过程是通过卡尔曼滤波的递推过程获取新息及其协方差阵,得到似然函教,从而推进参数估计.将估计的结果返回卡尔曼滤波更新过程,易得观测变量的预测值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建勋	上海交通大学自动化系	92	802	16.0	24.0
2	梅婷	上海交通大学自动化系	1	0	0.0	0.0