亚历山大·沃塞勒;恩佐·韦伯 预测季节性时间序列数据：贝叶斯模型平均法。 （英语） Zbl 1417.62267号 计算。斯达。 33，第4期，1733-1765（2018）. 总结：使用灵活的贝叶斯周期自回归模型预测季度和月度时间序列数据。由于未知的自回归滞后次序，结构断裂的发生及其各自的断裂日期是不确定性的常见来源，这些不确定性在贝叶斯框架内被视为随机量。由于不存在相应的边际后验预测分布的解析表达式，因此提出了一种基于数据增强的马尔可夫链蒙特卡罗方法。蒙特卡罗实验证明了它的性能。为了考虑模型的不确定性并提高预测精度，使用了基于贝叶斯模型平均的预测方法，而不是通过选择特定的候选模型来诉诸模型选择方法进行预测。为了进行模型诊断，引入了贝叶斯符号检验来比较不同预测模型在统计显著性方面的预测准确性。在一个实证应用中，使用德国的月失业率，将模型平均预测方法的性能与模型选择的贝叶斯和经典（非）周期时间序列模型的性能进行了比较。 引用于1文件 MSC公司： 62M20型 随机过程的推断与预测 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 2015年1月62日 贝叶斯推断 62第20页 统计学在经济学中的应用 关键词：贝叶斯方法;马尔科夫蒙特卡洛;结构断裂;周期性过程;预测 软件：党派主义 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Vosseler}和\textit{E.Weber}，计算。Stat.33，No.4，1733---1765（2018；Zbl 1417.62267） 全文： 内政部 参考文献： [1] Andel J（1983）周期自回归的统计分析。Apl Mat 28（5）：364-385·Zbl 0537.62073号 [2] Bauwens L，Lubrano M，Richard JF（1999）动态计量经济模型中的贝叶斯推断，第1版。牛津大学出版社·Zbl 0986.62101号 [3] Berger JO（1980）《统计决策理论与贝叶斯分析》，第2版。纽约州施普林格·Zbl 0444.62009号 [4] Berger JO，Sellke T（1987）《检验点无效假设：P值和证据的不可调和性》。美国统计协会杂志82（397）：112-122·Zbl 0612.62022号 [5] Berry 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