BAYES多元时间序列分析方法及其应用.pdf

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1、第19卷第2期系统管V0ll19NO.2201O年4月Journa1ofSystemsApr.2010文章编号:1005-2542(2010)02—0191—06Bayes多元时间序列分析方法及其应用樊重俊(上海理工大学管理学院,上海200093)【摘要】在条件似然函数意义下,讨论了基于矩阵正态-Wishart分布的多元时间序列Bayes分析方法,得到了模型参数的后验分布与一步预测分布。给出了分量方程的对应结果,说明了模型阶数的推断方法。最后,列出了计算步骤,并作为应用,对上海房地产价格指数数据进行预测建模,取得了较好效果。关键词:Bayes方法;多元时间序列;经济预测中图分类号:N94;F

2、201文献标识码:A理&MaBayesianApproachforMultivariateTimeSeriesandItsApplication学ee报FANChong-jun(BusinessSchool,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China)[Abstract]TherehavebeenalotoffavourableBayesiancontributionstounivariatetimeseriesanalysis.ThispaperstudiesBayesianapproachformult

3、ivariatetimeserieswithconditionallikelihood{unction.First,theposteriordistributionsofmodelparametersandtheone—step—aheadpredictivedistributionareob—tained.Second,theresultsaboutrelativecomponentequationsaregivenandtheinferencemethodofmodelorderisdiscussed.Third,thearithmeticisdescribed,andasitsappl

4、ication,theforecastingmodelofShanghairealestatepriceindexissetupandperformswel1.Keywords:Bayesanalysis;multivariatetimeseries;economicforecasting时间序列Bayes分析方法是近几十年发展起来DLM),并以我国猪肉产量为例,建立了一个带有卡的系统分析建模技术。关于一元时间序列Bayes分尔曼滤波器的双变量Bayes动态模型,运用专家经析方法与应用的讨论文献众多l_】J。多元时间序列验对模型进行主观干预和修正。朱慧明。0_还研究Bayes分析方面也已有一

5、些文献发表。Litterman_5]了模型参数在扩散先验分布下,限制性和非限制性利用多元自回归模型的分量方程,在假定随机误差向量自回归模型的Bayes推断理论。项的方差已知的假设下,进行Bayes分析,对国民生先验分布是Bayes方法的基础和前提,但并没产总值等7个经济指标进行了预测,取得了很好的有统一的先验分布构造法,这种灵活性也正是效果。张思奇等的做法与Litterman相似,也采Bayes方法的魅力所在。为了理论上方便,讨论常用了随机先验(又称明尼苏达先验或Litterman先用的无信息先验分布和共轭先验分布两大类。本文从应用的角度,时间序列Bayes分析方法验)分布,并更多地关注了季

6、节因素的处理。辛贤_7讨论了多元Bayes动态线性模型(MB-的基本思想是将人们的经验知识作为先验信息结合到实际模型中,即综合利用模型信息、数据信息及先收稿日期:200812—30修订日期:200906—30验信息来进行经济分析与预测。因此,无信息先验基金项目:上海市教育委员会重点科研项目(06ZZ34);上海理分布下的结果和传统的时间序列分析方法(例如工大学引进人才科研启动经费资助项目Box-Jenkins方法)相比,对经济问题进行处理的效作者简介:樊重俊(1963一),男,博士后,副教授。研究方向为社果区别不大,只是把点估计扩展为区间估计。因此,会经济系统工程、非线性理论、管理信息系统。

7、E—mail:cjfan@shl63.net本文着重考虑共轭先验分布情形。192系统管理学报第19卷在一元时间序列Bayes分析方面,朱慧明_3基于正态一Gamma共轭先验分布,讨论了一元自回归1H(T-#)W(T-g)f~”预测模型的Bayes推断方法。樊重俊l_4基于正态一则称随机矩阵T服从矩阵t正态分布,并将其记为Gamma共轭先验分布,结合Box-Jenkins方法,对T~,,(,△~,,q)一元AR

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