大家好，是这样的，我通过将股市的市净率（pb），市盈率（pe），换手率（turn），和交易量（vol）中提取一个变量叫做：投资者情绪指数，因为这个变量包含在前面四个中，想通过扩展的卡尔曼滤波去燥处理，得到这个变量，所以自己尝试着用拓展卡尔曼滤波建立了这个状态空间模型，系统提示第一个“@signal pb = sv1+ sv2*s +sv2+ [var = exp(c(1))]”语法错误，但我没有看出来，不知道哪里错了，一直查阅相关书籍，但并没有找到扩展卡尔曼滤波相关操作，有的只是卡尔曼滤波操作，相关程序如下，希望大家帮忙看一下：
@signal pb = sv1+ sv2*s +sv2+ [var = exp(c(1))]
@signal pe = sv3 + sv4*s + sv4+[var = exp(c(2))]
@signal turn = sv5 + sv6*s +sv6+ [var = exp(c(3))]
@signal vol = sv7+ sv8*s + sv8+[var = exp(c(4))]

@state sv2 = c(6) + c(7)*sv2(-1) + [var = exp(c(5))]
@state sv1=sv1(-1)
@state sv4 = c(7) + c(8)*sv4(-1) + [var = exp(c(6))]
@state sv3=sv3(-1)
@state sv6 = c(10) + c(11)*sv6(-1) + [var = exp(c(9))]
@state sv5=sv5(-1)
@state sv8 = c(13) + c(14)*sv8(-1) + [var = exp(c(12))]
@state sv7=sv7(-1)