卡爾曼濾波器：用R語言中的KFAS建模時間序列

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=6762   時間序列預測，ARIMA等傳統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確性，但它們有一個主要缺點 - 它們通常不會解釋「衝擊」或時間序列的突然變化。讓我們看看我們如何使用稱爲卡爾曼濾波器的模型來潛在地緩解這個問題。   時間序列  我們以貨幣市場爲例。貨幣對可能會有整體上升趨勢，然後在拋售期間大幅下跌。傳統的時間序列

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