卡尔曼滤波在高频金融时间序列模型预测中的应用

发布时间：2018-05-03 18:32

  本文选题：收益率 + 沪深指数　； 参考：《统计与决策》2017年13期

【摘要】：时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
[Abstract]:Time series model plays an important role in prediction, and its inherent systematic error often has a negative effect on prediction accuracy. This paper takes CSI 300 index as the research object, obtains the prediction equation by time series model, and deduces the state equation and measurement equation of Kalman filter on the basis of it, and modifies the prediction result by using Kalman equation. The results show that Kalman filter can optimize the prediction of time series model and improve the accuracy of prediction.
【作者单位】： 中央财经大学统计与数学学院;北京大学软件与微电子学院;
【分类号】：F224;F832.51

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本文编号：1839609