Модели пространства состояний

Краткое руководство по построению моделей пространства состояний в R

http://cran.r-project.org/web/packages/sspir/sspir.pdf

Такие модели удобно использовать в целях стохастического прогнозирования временного ряда. Данный метод является обобщением метода Бокса-Дженкинса. Однако он предоставляет более гибкие возможности при умелом использовании. Ограничения - нужны длинные временные ряды для анализа.

Здесь интересные примерчики в тему

http://www.jstatsoft.org/v16/i01/paper

С этой статейкой тоже полезно ознакомиться

http://www.jstatsoft.org/v32/b04/paper

Попозже попробую написать статейку по использованию этой методологии.

Подробно о ней можно почитать

Jacques J.F. Commandeur, Siem Jan Koopman. An Introduction to State Space Time Series Analysis (Practical Econometrics). 240 p.

Sascha Mergner. Applications of State Space Models in Finance. Universitätsverlag Göttingen. 235 p.

Andrew Harvey, Siem Jan Koopman, Neil Shephard. State Space and Unobserved Component Models: Theory and Applications. 394 p.

Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach (Springer Series in Statistics). 362 p.