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最近我们被客户要求撰写关于卡尔曼滤波器的研究报告,包括一些图形和统计输出。
时间序列预测,ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择
虽然这些模型可以证明具有高度的准确性,但它们有一个主要缺点 – 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。让我们看看我们如何使用称为卡尔曼滤波器的模型来解决这个问题。
时间序列
我们以货币市场为例。货币对可能会有整体上升趋势,然后在抛售期间大幅下跌。传统的时间序列模型不一定能够立即解决这个问题,并且在考虑到趋势的突然变化之前可能需要几个时期。
因此,我们希望使用一个确实能够解释这种冲击的时间序列模型。让我们来看一个称为卡尔曼滤波器的模型。
卡尔曼滤波器是一种状态空间模型,可以更快地调整冲击到时间序列。让我们看一下例子。
2015年1月,当瑞士国家银行决定取消瑞士法郎时,货币市场遭受了历史上最大的冲击之一。结果,瑞士法郎飙升,而其他主要货币则暴跌。
让我们看看卡尔曼滤波器如何调整这种冲击。
卡尔曼滤波器:USD / CHF
首先,让我们下载2015年1月的USD / CHF数据。
> currency = Quandl("FRED/DEXSZUS", start_date="2010-01-01",end_date="2018-09-29",type="xts")
> currency=data.frame(currency)
> currency=(log(currency$currency))
现在,我们将尝试使用KFAS库使用卡尔曼滤波器对此时间序列进行建模。
绘制时间序列:
> ts.plot(ts(exp(currency[1232:1274]), exp(out$a[1232:1274]), exp(out$att[1232:1274]), exp(out$alpha[1232:1274])
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为了进行比较,我们还将计算10天移动平均值,以比较平滑性能与卡尔曼滤波器的平滑性能。
data.frame(SMA(exp(currency),n=10))
现在让我们将上面的内容与我们的原始序列结合起来,看看我们得到了什么:
这是生成的数据框:
在某些情况下,高频数据 – 或过滤从噪声信号中提取信息并预测未来状态,是卡尔曼滤波器最合适的用途。另一方面,平滑更依赖于过去的数据,因为在某些情况下,平均最近的预测可能比使用最近的预测更准确。
这在直觉上是有道理的,因为货币在一个月之前的交易价格为0.9658。在这方面,平滑估计器允许比使用滤波估计更好地预测信号,滤波估计a直到时间段33才调整冲击。
例子:英镑/美元
因此,我们已经看到卡尔曼滤波器如何拟合美元/瑞士法郎的突然变动。我们再举一个货币冲击的例子。当英国在2016年6月投票支持“英国退欧”时,我们看到英镑/美元随后暴跌。
如在USD / CHF的例子中,我们从Quandl下载我们的GBP / USD数据并运行卡尔曼滤波器:
这是我们的数据图。同样,我们看到alpha在t = 22时的震荡前一天向下调整到1.438的水平:
以下是a,att和alpha统计信息:
同样,我们看到10天SMA需要将近10天才能完全调整震荡,再次表明平滑参数α在调整货币水平的巨大变化时是不错的。
结论
- 调整时间序列冲击的重要性
- 如何在R中使用KFAS实现卡尔曼滤波器
- 如何解释卡尔曼滤波器的输出
- 为什么卡尔曼滤波器是用于建模时间序列冲击的合适模型
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本文选自《卡尔曼滤波器:用R语言中的KFAS建模时间序列》。
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