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卡爾曼濾波器:用R語(yǔ)言中的KFAS建模時(shí)間序列|附代碼數(shù)據(jù)

2023-07-07 23:17 作者:拓端tecdat  | 我要投稿

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6762

最近我們被客戶要求撰寫關(guān)于卡爾曼濾波器的研究報(bào)告,包括一些圖形和統(tǒng)計(jì)輸出。

時(shí)間序列預(yù)測(cè),ARIMA等傳統(tǒng)模型通常是一種流行的選擇

雖然這些模型可以證明具有高度的準(zhǔn)確性,但它們有一個(gè)主要缺點(diǎn) - 它們通常不會(huì)解釋“沖擊”或時(shí)間序列的突然變化。讓我們看看我們?nèi)绾问褂梅Q為卡爾曼濾波器的模型來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

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時(shí)間序列

我們以貨幣市場(chǎng)為例。貨幣對(duì)可能會(huì)有整體上升趨勢(shì),然后在拋售期間大幅下跌。傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型不一定能夠立即解決這個(gè)問(wèn)題,并且在考慮到趨勢(shì)的突然變化之前可能需要幾個(gè)時(shí)期。

因此,我們希望使用一個(gè)確實(shí)能夠解釋這種沖擊的時(shí)間序列模型。讓我們來(lái)看一個(gè)稱為卡爾曼濾波器的模型。

卡爾曼濾波器是一種狀態(tài)空間模型,可以更快地調(diào)整沖擊到時(shí)間序列。讓我們看一下例子。

2015年1月,當(dāng)瑞士國(guó)家銀行決定取消瑞士法郎時(shí),貨幣市場(chǎng)遭受了歷史上最大的沖擊之一。結(jié)果,瑞士法郎飆升,而其他主要貨幣則暴跌。

讓我們看看卡爾曼濾波器如何調(diào)整這種沖擊。

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卡爾曼濾波器:USD / CHF

首先,讓我們下載2015年1月的USD / CHF數(shù)據(jù)。

> currency = Quandl("FRED/DEXSZUS", start_date="2010-01-01",end_date="2018-09-29",type="xts")> currency=data.frame(currency)> currency=(log(currency$currency))

現(xiàn)在,我們將嘗試使用KFAS庫(kù)使用卡爾曼濾波器對(duì)此時(shí)間序列進(jìn)行建模。

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繪制時(shí)間序列:

> ts.plot(ts(exp(currency[1232:1274]), exp(out$a[1232:1274]), exp(out$att[1232:1274]), exp(out$alpha[1232:1274])

點(diǎn)擊標(biāo)題查閱往期內(nèi)容

分解商業(yè)周期時(shí)間序列:線性濾波器、HP濾波器、Baxter濾波器、Beveridge Nelson分解等去趨勢(shì)法

左右滑動(dòng)查看更多

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為了進(jìn)行比較,我們還將計(jì)算10天移動(dòng)平均值,以比較平滑性能與卡爾曼濾波器的平滑性能。

data.frame(SMA(exp(currency),n=10))

?現(xiàn)在讓我們將上面的內(nèi)容與我們的原始序列結(jié)合起來(lái),看看我們得到了什么:
這是生成的數(shù)據(jù)框:

在某些情況下,高頻數(shù)據(jù) - 或過(guò)濾從噪聲信號(hào)中提取信息并預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài),是卡爾曼濾波器最合適的用途。另一方面,平滑更依賴于過(guò)去的數(shù)據(jù),因?yàn)樵谀承┣闆r下,平均最近的預(yù)測(cè)可能比使用最近的預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確。

這在直覺(jué)上是有道理的,因?yàn)樨泿旁谝粋€(gè)月之前的交易價(jià)格為0.9658。在這方面,平滑估計(jì)器允許比使用濾波估計(jì)更好地預(yù)測(cè)信號(hào),濾波估計(jì)a直到時(shí)間段33才調(diào)整沖擊。

例子:英鎊/美元

因此,我們已經(jīng)看到卡爾曼濾波器如何擬合美元/瑞士法郎的突然變動(dòng)。我們?cè)倥e一個(gè)貨幣沖擊的例子。當(dāng)英國(guó)在2016年6月投票支持“英國(guó)退歐”時(shí),我們看到英鎊/美元隨后暴跌。

如在USD / CHF的例子中,我們從Quandl下載我們的GBP / USD數(shù)據(jù)并運(yùn)行卡爾曼濾波器:

這是我們的數(shù)據(jù)圖。同樣,我們看到alpha在t = 22時(shí)的震蕩前一天向下調(diào)整到1.438的水平:

以下是a,att和alpha統(tǒng)計(jì)信息:

同樣,我們看到10天SMA需要將近10天才能完全調(diào)整震蕩,再次表明平滑參數(shù)α在調(diào)整貨幣水平的巨大變化時(shí)是不錯(cuò)的。

結(jié)論

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  • 調(diào)整時(shí)間序列沖擊的重要性

  • 如何在R中使用KFAS實(shí)現(xiàn)卡爾曼濾波器

  • 如何解釋卡爾曼濾波器的輸出

  • 為什么卡爾曼濾波器是用于建模時(shí)間序列沖擊的合適模型

點(diǎn)擊文末?“閱讀原文”

獲取全文完整代碼數(shù)據(jù)資料。

本文選自《卡爾曼濾波器:用R語(yǔ)言中的KFAS建模時(shí)間序列》。

點(diǎn)擊標(biāo)題查閱往期內(nèi)容

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卡爾曼濾波器:用R語(yǔ)言中的KFAS建模時(shí)間序列|附代碼數(shù)據(jù)的評(píng)論 (共 條)

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