基于MH算法的贝叶斯分位自回归模型

• 作者: 曾惠芳 朱慧明 李素芳 虞克明
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 时间序列分析 分位数 AR模型 贝叶斯方法 仿真
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 管理工程
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: O212.8
• 语种: 中文

摘要

针对时间序列分布特征多样性的问题,不考虑序列本身的分布特征而选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.利用Metropolis-Hastings算法模拟参数的后验边缘分布,解决了参数估计过程遇到的高维数值积分的问题.仿真分析中,参数的迭代轨迹是收敛的,说明MH抽样有效地模拟了参数的后验边缘分布;并且应用该方法估计出了不同分位数下模型参数的后验均值,标准差,MC误差和95%的置信区间.非对称和局部持续性数据的数值模拟,证实了贝叶斯分位自回归模型可以更全面有效地描述滞后变量对响应变量变化范围和条件分布形状的影响.

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	李素芳	湖南大学工商管理学院	45	391	12.0	17.0
3	曾惠芳	湖南大学工商管理学院	8	73	4.0	8.0