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梁鲁宾;夏强;潘嘉珠;刘金山

针对阈值ARMA模型测试线性ARMA模型：贝叶斯方法。 （英语） Zbl 1362.62172号

Commun公司。统计、仿真计算。 46，第2期，1302-1317（2017）.
摘要：我们介绍了一种贝叶斯方法来测试线性自回归滑动平均（ARMA）模型与门限自回归移动平均（TARMA）模型。首先，利用Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法，获得了TARMA模型的所有参数（包括阈值和延迟）的边缘后验密度。其次，采用可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗（RJMCMC）方法计算ARMA和TARMA模型的后验概率：支持TARMA的后验证据表明阈值非线性。最后，基于RJMCMC方案和Akaike信息准则（AIC）或Bayesian信息准则（BIC），开发了TARMA模型的建模过程。仿真实验和实际数据示例表明，我们的方法能够很好地区分ARMA模型和TARMA模型，并用于构建TARMA模式。

引用于2文件

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
10层62层 点估计
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

ARMA模型;贝叶斯推断;吉布斯采样器;Metropolis Hastings算法;RJMCMC方法;TARMA模型;自回归移动平均（ARMA）;阈值自回归移动平均
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Liang}等人，Commun。统计、仿真计算。46，第2号，1302--1317（2017；Zbl 1362.62172）
全文： 内政部 链接

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