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時間：2023-02-24

作者：北京天演融智軟件有限公司

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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時間序列數據的一種有用方法，因為它允許人們捕捉并關注真正重要的特征。但是過濾方法可能會導致信息丟失，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分開來。在這種情況
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