Bayesianisches gleitendes Durchschnittsmodell (MA-Modell)
Das bayesianische MA-Modell schätzt ein gleitendes Durchschnitts-Zeitreihenmodell innerhalb eines vollständig bayesianischen Rahmens, indem es Prior-Verteilungen auf die MA-Parameter und die Fehlervarianz legt und diese mittels des Satzes von Bayes aktualisiert. Dieser Ansatz liefert vollständige Posterior-Verteilungen über die Modellparameter und erzeugt probabilistische Prognosen mit kohärenter Unsicherheitsquantifizierung.
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Quellen
- West, M., & Harrison, J. (1997). Bayesian Forecasting and Dynamic Models (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387947259
- Geweke, J., & Meese, R. (1981). Estimating regression models of finite but unknown order. International Economic Review, 22(1), 55–70. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/bayesian-ma-model
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