基于Gibbs抽样的集装箱吞吐量Bayes AR(p)分析

• 作者: 朱善维
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 经济
• 关键词: AR模型 BAYES分析 GIBBS抽样 吞吐量
• 年，卷（期）: tjxyyy_2016,（4）
• 页码范围: 350-358
• 页数: 9页
• 分类号: F2

摘要

AR(p)模型广泛应用于时序预测,然而传统静态模型难以处理突发事件以致模型估计偏差。鉴于突发事件对模型估计的影响,采用Gibbs抽样方法对模型进行Bayes分析,根据时序样本似然函数的统计结构构造出模型各参数的先验分布。在导出模型参数后验条件分布后给出具体抽样策略。在最小均方误差估计准则下对中小样本的模拟显示,参数估计值与真值接近。对上海港1982~2015年集装箱吞吐量数据的分析表明:借助Bayes分析,可以克服由于突发事件导致的模型估计偏差,使模型预测更加准确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱善维	上海海事大学经济管理学院	3	0	0.0	0.0