史蒂文·斯科特。;哈尔·瓦里安。 用贝叶斯结构时间序列预测当前。 （英语） Zbl 1302.62289号 国际数学杂志。模型。数字。最佳方案。 5、第1-2、4-23号（2014）. 摘要：本文描述了一个基于集合预测的短期预测系统，该集合预测在不同的预测组合上取平均值。该系统将目标序列的结构化时间序列模型与捕获同期搜索查询数据贡献的回归组件相结合。回归系数的尖峰-平顶先验会导致稀疏性，从而大大减少回归问题的规模。我们的系统平均了大量模型的潜在贡献，并给出了易于消化的报告，说明哪些系数可能很重要。我们以失业救济金初始申请和零售额申请为例进行说明。虽然我们的论述侧重于使用搜索引擎数据预测经济时间序列，但潜在的统计方法可以应用于具有大量同期预测因子的更一般的短期预测。 引用于11文件 理学硕士： 62第20页 统计学在经济学中的应用 62M20型 随机过程推断和预测 91B84号 经济时间序列分析 65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法 关键词：贝叶斯模型平均;贝叶斯结构时间序列模型;马尔科夫蒙特卡洛;经济时间序列;机器学习;预测现在;道钉和板坯先验;状态空间模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.L.Scott}和\textit{H.R.Varian}，国际数学杂志。模型。数字。最佳方案。5、编号1--2、4--23（2014；Zbl 1302.62289） 全文： 内政部