發(fā)布時間：2020-04-11 15:17

【摘要】： Kalman濾波方法主要是工程上估計和分析的一種重要工具,目前在經濟研究中的應用還是比較少見的,但是,這種方法在參數估計和預測上具有實時跟蹤等眾多優(yōu)點。因此,本文將主要通過介紹和引入Kalman濾波估計方法,對傳統(tǒng)的干預分析方法加以結合運用和改進,從而把信息科學中的信息濾波處理的思想引入到經濟領域中,使得Kalman濾波方法在經濟領域中得到擴展應用。 本研究對Kalman濾波在經濟中的運用主要分為兩個方面:第一方面,是對“政策對股市波動的干預影響”進行實證分析;第二方面,是“基于季節(jié)調整的貨幣供應與股票市場之間關系”的實證研究。 因此,本文將著重通過三個部分來進行介紹和應用分析: 第一部分,首先會給大家介紹Kalman濾波的背景知識,這包括狀態(tài)空間模型以及濾波工具中“濾波器”和“預報器”的遞推公式;另外,就是傳統(tǒng)干預分析的知識背景以及干預模型。 第二部分,將創(chuàng)新地改進傳統(tǒng)的干預分析方法,把時間序列ARMA模型構造成適合濾波估計的狀態(tài)空間模型,然后采用Kalman濾波與預報器,對ARMA模型進行參數估計及外推預測,建立新型的干預分析模型,進一步結合統(tǒng)計和計量經濟方法,以及控制理論進行深入的分析。 分析結果表明:采用Kalman濾波工具建立的模型擬合和預測的效果比OLS法更為優(yōu)勝,傳統(tǒng)的干預分析方法得到良好的改進;此外,結合控制論的分析,還可以得到一個新的結論,那就是在即使在政策事件的影響下,造成股票市場的劇烈波動,但整個股票系統(tǒng)仍然是穩(wěn)定的。 第三部分,將會把基于季節(jié)性分析和干預分析相結合的結構模型構造成便于Kalman濾波估計的狀態(tài)空間模型,通過濾波工具分離出季節(jié)性和其他干擾因素影響,以期更真實地揭示“股票市場波動”這一解釋變量與“股市政策”這一干預變量對貨幣供應的定量影響和辯證關系。
【圖文】：

應按融資額的 10%出售國有股，國有股存量出售的收入，全部雖然國有股的存在有其歷史的合理性，但證券市場發(fā)展到今天”而爭論，而是真正進入到承擔和履行經濟結構調整、發(fā)揮優(yōu)和升級功能的歷史階段。因此，國有股減持是一個大思路，通戰(zhàn)略問題。月中法令正式頒布，但是該事件真正產生影響，是從 7 月 24 日史來說，無疑是一個值得記載的日子，因為國有股減持在這一天股份、江汽股份、烽火通信和北生藥業(yè)４家公司的招股說明書各自融資額的 10%減持其國有股。這部分減持的國有股在發(fā)行等各個方面與其新股發(fā)行方案完全一致，并且這４家公司的這到財政部的批準。業(yè)內人士認為，，這預示著我國通過減持國有了一個基本的模式，它將對我國股票市場的發(fā)展產生深遠的影的第一步[18]。

出的方法將設置0 0通過乘以殘差協(xié)方差矩陣的最大的對角線元素調整P計算時，最方便的就是通過先驗信息來賦予初值，信息，從而獲得濾波迭代的初值[25]。合情況比較：面的 Kalman 濾波模型對序列進行擬合，并與 OLS 法擬法對 ARMA(4,4)模型擬合的效果圖。從圖 2-6 和圖 2顯的，可以看出濾波方法擬合的結果更接近真實值。差平方和”，其比OLS法得到的結果更小——為0.097，的結果更優(yōu)。因此本文選擇相對擬合較好的模型，以從而對某一政策事件進行干預分析。
【學位授予單位】：廣州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：F832.5;F224

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本文編號：2623736