Zeitreihen-Bayes'sches Modell-Mittelung

Zeitreihen-Bayes'sches Modell-Mittelung (TS-BMA) kombiniert Prognosen aus einem Ensemble von Zeitreihenmodellen – wie AR, VAR oder Zustandsraum-Spezifikationen –, indem jedes Modell nach seiner Posterior-Wahrscheinlichkeit, gegeben die beobachteten Daten, gewichtet wird. Anstatt ein einzelnes Modell auszuwählen und die Unsicherheit darüber zu verwerfen, welches Modell das beste ist, integriert TS-BMA über die Modellunsicherheit und erzeugt Prognosen, die robuster und besser kalibriert sind als jedes einzelne Modell allein.