Chào mừng các bạn đến với bài học cuối cùng về lý thuyết trong chuỗi bài của chúng ta! Ở các bài trước, chúng ta đã học về các mô hình chuyển đổi chế độ, nơi hành vi của một chuỗi thời gian có những “cú nhảy” đột ngột giữa các trạng thái khác nhau. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu sự thay đổi không phải là một cú nhảy, mà là một quá trình tiến hóa từ từ, liên tục theo thời gian? Ví dụ, rủi ro thị trường (hệ số beta) của một danh mục đầu tư có thể thay đổi dần dần khi nhà quản lý quỹ điều chỉnh các khoản đầu tư, chứ không phải nhảy vọt từ 0.8 lên 1.2 chỉ sau một đêm. Để nắm bắt những thay đổi linh hoạt và từ từ này, chúng ta cần một bộ công cụ mạnh mẽ và thanh lịch hơn: Mô hình Không gian Trạng thái (State-Space Models) và “động cơ” ước lượng của nó, Bộ lọc Kalman (Kalman Filter). Đây là một trong những …