贝叶斯预测:基于Stan的贝叶斯时间序列建模

使用“Stan”拟合贝叶斯时间序列模型以进行完整的贝叶斯推断。范围广泛支持的分布和模型,允许用户适应季节ARIMA、ARIMAX、Dynamic调和回归、GARCH、t-学生创新GARCH模型、非对称GARCH,随机行走、随机单变量时间序列的波动率模型。先前的规范是灵活的,明确鼓励用户应用实际反映其信仰的先前分布。模型拟合度很容易评估与典型的可视化方法相比,loglik、AIC、BIC WAIC、Bayes等信息标准因子和不参与交叉验证方法。参考文献:Hyndman(2017)<doi:10.18637/jss.v027.i03>; Carpenter等人(2017)<doi:10.18637/jss.v076.i01>.

版本: 1.0.1
取决于: R(≥4.0.0)
进口: 贝叶斯图(≥1.5.0),方法,额外网格,ggplot2,预测,厕所(≥ 2.2.0),卢比(≥0.12.0),rstan公司(≥ 2.18.1),甾醇(≥ 2.0.0),Rcpp并行(≥ 5.0.1),桥式取样(≥ 0.3-0),质量,StanHeaders公司,美国astsa,杂交的,先知,动物园
链接到: 伯克希尔哈撒韦(≥ 1.66.0),卢比(≥ 0.12.0),Rcpp并行(≥5.0.1),Rcpp特征(≥ 0.3.3.3.0),rstan公司(≥ 2.18.1),StanHeaders公司(≥2.18.0)
建议: 针织物,rmarkdown公司,gg强化
出版: 2021-06-17
作者: 阿萨尔·阿隆佐·马塔莫罗斯[aut,cre],克里斯蒂安·克鲁斯·托雷斯,安德烈斯·达拉,罗伯·亨德曼,米切尔·奥哈拉·威尔德
维护人员: 阿塞尔·阿隆佐·马塔莫罗斯(Asael Alonzo Matamoros)<Asael.Alonzo at gmail.com>
许可证: GPL-2型
需要编译:
系统要求: GNU品牌
引用: 贝叶斯预测引文信息
材料: 自述文件 新闻
在视图中: 贝叶斯主义者,时间序列
CRAN检查: 贝叶斯预测结果

文件:

参考手册: 贝叶斯预测.pdf
渐晕图: ARIMA模型估算
GARCH模型的估计

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旧来源: 贝叶斯预测档案

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