Regression modelEconometrics / time series

Modelo SARIMA Bayesiano

El modelo SARIMA Bayesiano combina el marco clásico de Box-Jenkins para SARIMA con inferencia bayesiana para manejar series temporales estacionales. En lugar de producir una única estimación puntual, genera una distribución posterior completa sobre los parámetros del modelo, propagando la incertidumbre de los parámetros directamente a las predicciones y permitiendo la incorporación basada en principios del conocimiento previo.

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Fuentes

  1. 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
  2. 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

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/bayesian-sarima-model

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Citado por

ScholarGateBayesian SARIMA Model (Bayesian Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/econometrics/bayesian-sarima-model · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026