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——動態(tài)因子模型來進行指數(shù)的編制。動態(tài)因子模型是通過建立狀態(tài)空間模型并采用卡爾曼濾波來進行信息的過濾，從多種價格指數(shù)中提取原本難以觀測的物價變動長期趨勢項，這個長期趨勢項的經(jīng)濟含義便是一種能夠在長期內(nèi)影響
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（2017）］。HLW（2017）將中性利率影響因素分解為潛在增速及其他因素，通過卡爾曼濾波方法從實際GDP、通脹和短端利率中推算得到中性利率。中性利率測算模型雖有差異，但一致認為20世紀80年代以來
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生的偏誤。 ? 文中作者詳細闡述了如果使用卡爾曼濾波估計MF-FAVAR模型，通過使用蒙特卡洛模擬可以在有限樣本條件下依然具有良好的估計。 ? 之后作者使用這一模型評價了貨幣，原油與財政沖擊的影響，并
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Structural Time Series）。 考慮一個有常數(shù)項、線性時間趨勢和回歸項的經(jīng)典時間序列模型： ? 另外，合適的話也可添加季節(jié)性狀態(tài)變量。待估參數(shù)為β和e_it的方差，可使用卡爾曼濾波來估計
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出發(fā)，運用時差相關(guān)分析和卡爾曼濾波狀態(tài)空間方法，編制出房地產(chǎn)投資和價格方面的領(lǐng)先指標。我們的房地產(chǎn)投資領(lǐng)先指標顯示：我國房地產(chǎn)投資在2017年下半年逐漸下滑，但總體平穩(wěn)，預計增速降至6%左右。一方面是
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百米。 ? 現(xiàn)代控制理論的核心是最優(yōu)控制理論，它改變了經(jīng)典控制理論以穩(wěn)定性為中心的設計方法，而以系統(tǒng)在工作期間的性能作為整體來考慮，為此龐特里亞金④建立了極大值原理(1958)。這一原理以及卡爾曼濾波
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? ?自2008年以來，全球經(jīng)濟體發(fā)生了超過600多次的降息事件。美國亦是一路降息直到2015年12月實現(xiàn)首次加息。在迄今尚未完全從世界經(jīng)濟危機中舒緩過來的中國，其利率政策路徑表現(xiàn)出自己不太一樣的方式
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況和宏觀環(huán)境六個方面出發(fā)，運用時差相關(guān)分析和卡爾曼濾波狀態(tài)空間方法，編制出房地產(chǎn)投資的領(lǐng)先指標。同時，我們考察了房地產(chǎn)部門的累計庫存銷售比指標，這一指標的意義在于能相對的測度當前的庫存水平。如果庫存銷
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