ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Bayesiaans ARIMA-model

Het Bayesiaanse ARIMA-model combineert het klassieke Box-Jenkins ARIMA-raamwerk met Bayesiaanse inferentie. In plaats van enkele puntschattingen voor autoregressieve en moving-average parameters te verkrijgen, worden er prior-verdelingen aan toegekend en worden waargenomen gegevens gebruikt om overtuigingen bij te werken tot een volledige posterior-verdeling, wat coherente kwantificering van onzekerheid en probabilistische forecasting mogelijk maakt.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Pole, A., West, M., & Harrison, J. (1994). Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis. Chapman & Hall. ISBN: 978-0412416903
  2. 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

Deze pagina citeren

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateBayesian ARIMA model (Bayesian Autoregressive Integrated Moving Average Model). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/bayesian-arima-model · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026