共 1 条
基于Gibbs抽样的贝叶斯稳健ARMA模型研究
被引:4
作者:
朱慧明
[1
]
邓迎春
[2
]
机构:
[1] 湖南大学工商管理学院
[2] 仰恩大学管理学院
来源:
关键词:
ARMA模型;
异常点;
贝叶斯估计;
Gibbs抽样;
稳健分析;
D O I:
暂无
中图分类号:
O212.8 [贝叶斯统计];
学科分类号:
摘要:
针对ARMA模型建模过程中模型识别和参数估计易受观测值异常点影响问题,构建了同时考虑加性异常点和更新性异常点的ARMA模型.运用基于Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo贝叶斯方法,估计稳健ARMA模型参数,同步确定观测值中异常点的位置,辨别异常点类型.并利用我国人口自然增长数据进行仿真分析,研究结果表明:贝叶斯方法能够有效地识别ARMA序列的异常点.
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