统计与决策
統計與決策
통계여결책
2015年
8期
34~36
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自回归模型 贝叶斯分析 宏观经济预警指数 Gibbs抽样
自迴歸模型 貝葉斯分析 宏觀經濟預警指數 Gibbs抽樣
자회귀모형 패협사분석 굉관경제예경지수 Gibbs추양
文章首先对自回归模型进行贝叶斯分析,并将随机搜索选择变量方法引入模型中,基于经济预警指数数据建立时间序列自回归模型。构造基于Gibbs抽样的MCMC算法对模型进行滞后阶数的选择和参数估计。对全系数ARIMA（9,1,0）模型和贝叶斯ARIMA（（1,9）,1,0）模型的拟合精度和预测效果进行对比。数据分析表明：基于随机搜索变量方法的自回归模型能更准确地对宏观经济预警指数进行预测。
文章首先對自迴歸模型進行貝葉斯分析,併將隨機搜索選擇變量方法引入模型中,基于經濟預警指數數據建立時間序列自迴歸模型。構造基于Gibbs抽樣的MCMC算法對模型進行滯後階數的選擇和參數估計。對全繫數ARIMA（9,1,0）模型和貝葉斯ARIMA（（1,9）,1,0）模型的擬閤精度和預測效果進行對比。數據分析錶明：基于隨機搜索變量方法的自迴歸模型能更準確地對宏觀經濟預警指數進行預測。
문장수선대자회귀모형진행패협사분석,병장수궤수색선택변량방법인입모형중,기우경제예경지수수거건립시간서렬자회귀모형。구조기우Gibbs추양적MCMC산법대모형진행체후계수적선택화삼수고계。대전계수ARIMA（9,1,0）모형화패협사ARIMA（（1,9）,1,0）모형적의합정도화예측효과진행대비。수거분석표명：기우수궤수색변량방법적자회귀모형능경준학지대굉관경제예경지수진행예측。
