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韦斯特，迈克

多元时间序列的贝叶斯预测：可扩展性、结构不确定性和决策。 （英语） Zbl 1436.62441号

Ann.Inst.Stat.数学。 72，第1期，1-31页（2020年）.
综述：我讨论了多元时间序列贝叶斯状态空间建模的最新研究进展。主要关注的是“解耦/再耦合”概念，该概念使状态空间模型能够应用于越来越大规模的数据，应用于连续或离散的时间序列结果。应用的动机来自金融和商业预测以及动态网络研究等领域。明确的预测和决策目标通常是最重要的，应纳入模型评估和比较中，这是一个突出的观点。秋叶纪念讲座是一个反思秋叶博图贡献和促进新研究领域的背景。本着这种精神，本文旨在促进统计和决策分析基础的新研究，以及针对多元时间序列分析和预测中日益复杂和具有挑战性的问题，在动态模型中进一步进行建模、算法和计算创新。

引用于三评论
引用于三文件

MSC公司：

62米10 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平方米 随机过程推断和预测
62甲12 多元分析中的估计
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62H22个 概率图形模型

关键词：

贝叶斯预测;贝叶斯模型仿真;决策指导模型评估;解耦/再耦合;动态依赖网络;整数计数时间序列;多尺度模型;网络流量;同时图形动态模型;时间序列监测;Akaike纪念讲座

软件：

github;bvarsv型;rSGDLM公司;脓疱病;HdBCS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.West}，Ann.Inst.Stat.数学。72，第1号，1--31（2020；Zbl 1436.62441）
全文： 内政部 arXiv公司

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