基于卡尔曼滤波的浙江省住户存款预测

摘要：

卡尔曼滤波算法是一种最优线性递推估计方法,受数据分布特点影响小,适应范围广,建模简单,适合于对各种复杂时间序列的预测,效果显著.鉴于浙江省住户存款数据分布不光滑,运用卡尔曼滤波算法对之进行了预测,取得了很好的效果,平均误差仅为0.71746％,比ARMA模型的1.41043％减小了49.13183％.由模型预测得到2019年浙江省住户存款余额为51569.20亿元.

关键词：浙江省、住户存款、卡尔曼滤波、ARMA

分类号：F832.33(金融、银行)

资助基金：湖北省自然科学基金项目2017CFB164

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-11