Regression modelEconometrics / time series

Bayesovský model ARIMA

Bayesovský model ARIMA kombinuje klasický rámec ARIMA Boxe-Jenkinse s Bayesovskou inferencí. Místo získání jediných bodových odhadů pro autoregresní a klouzavé průměrové parametry nad nimi umisťuje apriorní distribuce a používá pozorovaná data k aktualizaci přesvědčení do plné aposteriorní distribuce, což umožňuje koherentní kvantifikaci nejistoty a pravděpodobnostní prognózování.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. Pole, A., West, M., & Harrison, J. (1994). Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis. Chapman & Hall. ISBN: 978-0412416903
  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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateBayesian ARIMA model (Bayesian Autoregressive Integrated Moving Average Model). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/bayesian-arima-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026