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Kalman滤波在中国股市及货币供应干预分析中的应用

郭静雯  
【摘要】: Kalman滤波方法主要是工程上估计和分析的一种重要工具,目前在经济研究中的应用还是比较少见的,但是,这种方法在参数估计和预测上具有实时跟踪等众多优点。因此,本文将主要通过介绍和引入Kalman滤波估计方法,对传统的干预分析方法加以结合运用和改进,从而把信息科学中的信息滤波处理的思想引入到经济领域中,使得Kalman滤波方法在经济领域中得到扩展应用。 本研究对Kalman滤波在经济中的运用主要分为两个方面:第一方面,是对“政策对股市波动的干预影响”进行实证分析;第二方面,是“基于季节调整的货币供应与股票市场之间关系”的实证研究。 因此,本文将着重通过三个部分来进行介绍和应用分析: 第一部分,首先会给大家介绍Kalman滤波的背景知识,这包括状态空间模型以及滤波工具中“滤波器”和“预报器”的递推公式;另外,就是传统干预分析的知识背景以及干预模型。 第二部分,将创新地改进传统的干预分析方法,把时间序列ARMA模型构造成适合滤波估计的状态空间模型,然后采用Kalman滤波与预报器,对ARMA模型进行参数估计及外推预测,建立新型的干预分析模型,进一步结合统计和计量经济方法,以及控制理论进行深入的分析。 分析结果表明:采用Kalman滤波工具建立的模型拟合和预测的效果比OLS法更为优胜,传统的干预分析方法得到良好的改进;此外,结合控制论的分析,还可以得到一个新的结论,那就是在即使在政策事件的影响下,造成股票市场的剧烈波动,但整个股票系统仍然是稳定的。 第三部分,将会把基于季节性分析和干预分析相结合的结构模型构造成便于Kalman滤波估计的状态空间模型,通过滤波工具分离出季节性和其他干扰因素影响,以期更真实地揭示“股票市场波动”这一解释变量与“股市政策”这一干预变量对货币供应的定量影响和辩证关系。


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