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金融时间序列的融合估计

刘书丽  
【摘要】: 我们通过对道琼斯指数和恒生指数数据的研究,建立起描述两者相依关系的状态空间模型,从而把问题转化为对状态空间模型的研究.首先,我们应用矩估计理论和最小二乘法对一个未知的状态空间模型进行了参数估计,从而确定了状态空间模型的形式.其次,我们应用平稳线性最小二乘预报和Kalman滤波估计分别给出了状态空间模型中的状态x(t+1)的两个估计圣(?)~1(t+1)和(?)~2(t+1).然后,我们利用信息融合估计方法给出了状态x(t+1)的融合估计(?)(t+1),并且讨论了融合估计的无偏性和渐近稳定性.最后,分别从随机数和股票指数两方面进行了仿真模拟,仿真结果表明融合估计具有较好的估计效果.


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