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AR模型定阶的贝叶斯因子方法 被引量:5

Select the Order of AR Models by a Bayesian Factor Method
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摘要 利用贝叶斯因子对AR模型定阶问题进行讨论,并给出了AR模型的贝叶斯因子的具体表达式,且用随机模拟对其与AIC(k),BIC(k)两种定阶准则进行比较得出,用贝叶斯因子方法的判别效果优于AIC(k)准则. This paper takes advantage of the Bayesian factor to discuss the problem of selecting the order of AR models. The specific expression for the Bayesian factor of AR models is given and the simulation comparisons among Bayesian factor method, AIC(k) and BIC(k) are made. The results show that Bayesian factor method is better than the AIC(k).
出处 《湖北工业大学学报》 2007年第1期13-15,共3页 Journal of Hubei University of Technology
关键词 AR模型 贝叶斯因子 模型选择 AIC准则 BIC准则 AR model bayesian factor model choice AIC BIC
  • 相关文献

参考文献3

  • 1[1]Akaike H.A New Look at the Statistical model Identification[J].IEEE Trans AC,1974,19:716-723.
  • 2[2]Akaike H.Bayesian Analysis of the Minimum AIC Procedure[J].Ann Inst Statist Math,1978,30:9-14.
  • 3[4]Kass,Robert E,Raftery,Adrian E.Bayes factors[J].Journal of the American Statistical Association,1995,90:773-795.

同被引文献47

引证文献5

二级引证文献18

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