具有稳定分布噪声的多重季节模型的贝叶斯分析

发布时间：2018-12-18 07:59

【摘要】：本文研究了具有稳定分布噪声的多重季节时间序列模型的建模及应用.稳定分布能够描述诸如方差无限、厚尾、有偏等非正态特征,但该类分布通常没有解析的密度函数,且参数的后验分布比较复杂.本文采用基于抽样的MCMC方法和切片抽样法估计模型参数,将多重季节模型的回归参数和稳定分布中的参数一起估计.通过模拟分析,说明了稳定分布的一些统计性质和文中建模方法的有效性.将模型应用于一个具有季节性和厚尾特征的实际数据集,演示了该类模型的应用价值.
[Abstract]:In this paper, the modeling and application of multiple seasonal time series model with stable distributed noise are studied. Stable distributions can describe non-normal features such as infinite variances, thick tails and skewness. However, these distributions usually have no analytic density function, and the posterior distribution of parameters is more complex. In this paper, the MCMC method based on sampling and the method of slice sampling are used to estimate the parameters of the model, and the regression parameters of the multi-seasonal model and the parameters in the stable distribution are estimated together. Some statistical properties of the stable distribution and the validity of the modeling method in this paper are illustrated by simulation analysis. The model is applied to an actual data set with seasonal and thick-tailed features, and the application value of this model is demonstrated.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;华东师范大学统计学院;
【基金】：国家自然基金(11271136,81530086) 高等学校学科创新引智计划(B14019) 基本科研业务费(JB150707)资助项目
【分类号】：O212.8

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本文编号：2385594