Modèle Bayésien ARIMA
Le modèle Bayésien ARIMA combine le cadre classique ARIMA de Box-Jenkins avec l'inférence bayésienne. Au lieu d'obtenir des estimations ponctuelles uniques pour les paramètres autorégressifs et de moyenne mobile, il leur attribue des distributions à priori et utilise les données observées pour mettre à jour les croyances en une distribution a posteriori complète, permettant une quantification cohérente de l'incertitude et des prévisions probabilistes.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/bayesian-arima-model
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