Kalman Filter and Time Series
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F19%3A50015754" target="_blank" >RIV/62690094:18450/19:50015754 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://uni.uhk.cz/hed/site/assets/files/1073/proceedings_2019_1.pdf" target="_blank" >http://uni.uhk.cz/hed/site/assets/files/1073/proceedings_2019_1.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Kalman Filter and Time Series
Popis výsledku v původním jazyce
The Kalman filter is one of the classical algorithms of the statistical estimation theory. The filter is applied in a lot of fields. One of them is econometrics, especially its sphere of econometric models in which there is at least one variable which cannot be directly observed and measured. The paper presents the basic features of the Kalman filter and its application in time series analysis. The text specifically focuses on possibilities of transformations of ARMA models into state-space form, and the following application of the Kalman filter in solving problems of prediction, filtering and smoothing. Another issue which is focused on is an application of the Kalman filter in estimating of unknown parameters of time series models. The presented procedures are demonstrated on practical problems which are implemented in the MATLAB environment; the outputs are presented in the text.
Název v anglickém jazyce
Kalman Filter and Time Series
Popis výsledku anglicky
The Kalman filter is one of the classical algorithms of the statistical estimation theory. The filter is applied in a lot of fields. One of them is econometrics, especially its sphere of econometric models in which there is at least one variable which cannot be directly observed and measured. The paper presents the basic features of the Kalman filter and its application in time series analysis. The text specifically focuses on possibilities of transformations of ARMA models into state-space form, and the following application of the Kalman filter in solving problems of prediction, filtering and smoothing. Another issue which is focused on is an application of the Kalman filter in estimating of unknown parameters of time series models. The presented procedures are demonstrated on practical problems which are implemented in the MATLAB environment; the outputs are presented in the text.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Hradec economic days 2019
ISBN
978-80-7435-735-0
ISSN
2464-6059
e-ISSN
2464-6067
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
225-234
Název nakladatele
Univerzita Hradec Králové
Místo vydání
Hradec Králové
Místo konání akce
Hradec Králové
Datum konání akce
5. 2. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000461883000022