【摘要】：文章首先對時間序列自回歸(AR)模型進(jìn)行貝葉斯分析,并基于居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)建立貝葉斯時間序列預(yù)測模型。接著,構(gòu)造基于Gibbs抽樣的MCMC數(shù)值計(jì)算對模型進(jìn)行仿真分析,對ARI模型和BARI模型的預(yù)測準(zhǔn)確性進(jìn)行比較。探討了一種基于專家先驗(yàn)信息下對CPI預(yù)測結(jié)果的進(jìn)一步貝葉斯推斷方法。
[Abstract]:In this paper, the time series autoregressive (AR) model is first analyzed by Bayesian analysis, and the Bayesian time series prediction model is established based on the consumer price index (CPI). Then, MCMC numerical calculation based on Gibbs sampling is constructed to simulate the model, and the prediction accuracy of ARI model and BARI model is compared. A further Bayesian inference method for CPI prediction results based on expert priori information is discussed.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院數(shù)學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11171117) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(S2011010002371)
【分類號】：F714.1;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2248832