Modelo ARIMA Bayesiano
El modelo ARIMA Bayesiano combina el marco clásico ARIMA de Box-Jenkins con la inferencia bayesiana. En lugar de obtener estimaciones puntuales para los parámetros autorregresivos y de media móvil, les asigna distribuciones a priori y utiliza los datos observados para actualizar las creencias en una distribución posterior completa, lo que permite una cuantificación coherente de la incertidumbre y la predicción probabilística.
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Fuentes
- Pole, A., West, M., & Harrison, J. (1994). Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis. Chapman & Hall. ISBN: 978-0412416903
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/bayesian-arima-model
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