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摘要:
The concept of cointegration is widely used in applied non-stationary time series analysis to describe the co-movement of data measured over time. In this paper, we proposed a Bayesian model for cointegration test and analysis, based on the dynamic latent factor framework. Efficient computational algorithms are also developed based on Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Performance and efficiency of the the model and approaches are assessed by simulated and real data analysis.
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文献信息
篇名 Bayesian Factorized Cointegration Analysis
来源期刊 统计学期刊(英文) 学科 医学
关键词 COINTEGRATION BAYESIAN DYNAMIC FACTOR NON-STATIONARY ROOT Structure MCMC
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 504-511
页数 8页 分类号 R73
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研究主题发展历程
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COINTEGRATION
BAYESIAN
DYNAMIC
FACTOR
NON-STATIONARY
ROOT
Structure
MCMC
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
统计学期刊(英文)
半月刊
2161-718X
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
584
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