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1、本文對(duì)基于狀態(tài)空間模型的金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究。主要工作如下： 1、首先介紹了狀態(tài)空間模型、Kalman濾波器、Kalman預(yù)報(bào)器、Kalman平滑器、最優(yōu)固定區(qū)間平滑、穩(wěn)態(tài)Kalman濾波及其漸近穩(wěn)定性等理論。 2、詳細(xì)介紹了利用Kalman濾波、最優(yōu)固定區(qū)間平滑、預(yù)報(bào)誤差分解似然函數(shù)以及EM算法融為一體的遞推迭代方法，最大限度地利用全部時(shí)間序列數(shù)據(jù)得到的參數(shù)估計(jì)。 3、分別用乘積季節(jié)模型和狀態(tài)空間模型
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