Байесов модел ARIMA
Байесовият модел ARIMA комбинира класическата рамка ARIMA на Box-Jenkins с байесово извеждане. Вместо да се получават единични точкови оценки за авторегресивните параметри и параметрите на плъзгащата се средна стойност, върху тях се поставят предварителни разпределения и се използват наблюдавани данни за актуализиране на убежденията в пълно апостериорно разпределение, което позволява кохерентно количествено определяне на несигурността и вероятностно прогнозиране.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Pole, A., West, M., & Harrison, J. (1994). Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis. Chapman & Hall. ISBN: 978-0412416903
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/bayesian-arima-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Модел ARIMA (Авторегресионен интегриран плъзгащ се среден)Иконометрия↔ compare
- Байесов тест за граници на ARDLИконометрия↔ compare
- Байесов SARIMA моделИконометрия↔ compare
- Байесов модел на векторна авторегресия (BVAR)Иконометрия↔ compare
- Модел SARIMAИконометрия↔ compare
- Векторна авторегресия (VAR)Иконометрия↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →