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EViews | 基于Kalman Filter估計局部線性趨勢
過濾趨勢組件是總結(jié)時間序列數(shù)據(jù)的一種有用方法,因為它允許人們捕捉并關(guān)注真正重要的特征。但是過濾方法可能會導(dǎo)致信息丟失,因此是有代價的。然而,Linear State Space Models(LSSM)為提取觀測變量的未觀測趨勢成分提供了一種實用的方法。Local Linear Trend Model插件實現(xiàn)了以下框架:上述模型非常靈活,在實踐中很難將未觀察到的趨勢值與實際水平區(qū)分開來。在這種情況
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