ScholarGate
Асистент
Regression modelEconometrics / time series

Байесов модел на ARMA

Байесовият модел на ARMA прилага байесова инференция към класическата авторегресивна подвижна средна рамка за стационарни унивариантни времеви редове. Вместо да произвежда единични точкови оценки за параметрите на AR и MA, той дава пълни апостериорни разпределения, като естествено включва предварителни знания и осигурява кохерентно количествено определяне на несигурността върху прогнозите и импулсните отговори.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Geweke, J., & Meese, R. (1981). Estimating regression models of finite but unknown order. International Economic Review, 22(1), 55–70. link
  2. 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 Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/bayesian-arma-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.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateBayesian ARMA model (Bayesian Autoregressive Moving Average Model). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/bayesian-arma-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026