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王义福；范蔡鸿

时间序列结构方程模型的贝叶斯分析。 （英语） Zbl 1209.62040号

J.统计计划。推断 141，第6期，2071-2078（2011）.
摘要：结构方程模型（SEM）已被广泛用于行为、社会和心理研究，以模拟潜在变量和观察结果之间的关系。SEM拟合的大多数软件包都依赖于频率计方法。传统的模型和软件不适合分析时间序列数据等相关观测值。在本研究中，引入了一个具有时间序列特征的结构方程模型。借助马尔可夫链蒙特卡罗方法，采用贝叶斯方法求解模型。贝叶斯推断以及所提出的时间序列结构方程模型的预测也可以揭示观测值之间的某些未观察到的关系。该方法成功地使用了真实的亚洲、美国和欧洲股票回报数据。

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M20型 随机过程推断和预测
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用

关键词：

结构方程模型；潜在变量；时间序列；MCMC公司

软件：

LISREL公司；当量；BMDP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.-F.Wang}和\textit{T.-H.Fan}，J.Stat.Plann。推断141，No.6，2071-2078（2011；Zbl 1209.62040）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Bentler，P.M.，1992年。EQS：结构方程程序手册。BMDP统计软件，洛杉矶。；Bentler，P.M.，1992年。EQS：结构方程程序手册。BMDP统计软件，洛杉矶。
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[4] Dunson，D.B.，Palomo，J.，Bollen，K.，2005年。贝叶斯结构方程建模。SAMSI第5号技术报告。；Dunson，D.B.，Palomo，J.，Bollen，K.，2005年。贝叶斯结构方程建模。SAMSI第5号技术报告。
[5] Geman，S。；Geman，D.，随机松弛、吉布斯分布和图像的贝叶斯恢复，IEEE模式分析和机器智能汇刊，6721-741（1984）·Zbl 0573.62030号
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