基于Gibbs抽样的贝叶斯稳健ARMA模型研究

• 作者: 朱慧明 邓迎春
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 数学
• 关键词: ARMA模型 异常点 贝叶斯估计 Gibbs抽样 稳健分析
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 82-90
• 页数: 9页
• 分类号: O212.8|F222.1
• 字数: 4187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1660.2009.02.014

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱慧明	湖南大学工商管理学院	109	946	16.0	24.0
2	邓迎春	仰恩大学管理学院	1	8	1.0	1.0