фильтр Кальмана

Оптимальный метод предсказания значений эндогенных переменных (endogenous variables) и корректировки оценок параметров (parameter) в уравнениях прогноза. Фильтр состоит из двух систем уравнений, первая из которых - это прогнозные уравнения, а вторая - уравнения корректировки. Фильтр работает в две стадии. На первой стадии прогнозируется значение эндогенной переменной с использованием всей доступной информации. Когда фактическое значение переменной становится известно, можно подсчитать ошибку прогнозирования и на второй стадии откорректировать оценки параметров уравнений прогноза, используя уравнения корректировки. Уравнения фильтра могут быть использованы как рекурсивная система (по мере того, как становятся известны результаты новых наблюдений) с фильтром на основе ошибок прогнозирования, каждая из которых определяется с помощью отдельного набора данных и часто называется рекурсивным остатком (recursive residuals). Они обладают независимостью, не связаны с остатками, получаемыми по обычному методу наименьших квадратов (ordinary least squares) и принадлежат к классу линейных несмещенных остатков (LUS). См. Harvey, А. С., Times Series Models, 2nd edn, P.Allen (1990).