Bayesian SARIMA-Modell
Das Bayesian SARIMA-Modell kombiniert den klassischen Box-Jenkins-Rahmen für saisonale ARIMA-Modelle mit bayesianischer Inferenz zur Analyse saisonaler Zeitreihendaten. Anstatt einer einzelnen Punktschätzung liefert es eine vollständige Posterior-Verteilung über die Modellparameter, wodurch die Parameterunsicherheit direkt in Prognosen einfließt und die prinzipienfeste Einbeziehung von Vorwissen ermöglicht wird.
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Quellen
- 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
- Geweke, J., & Whiteman, C. (2006). Bayesian forecasting. In G. Elliott, C. W. J. Granger, & A. Timmermann (Eds.), Handbook of Economic Forecasting (Vol. 1, pp. 3–80). Elsevier. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/bayesian-sarima-model
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