Слуцкин Л. Н.
Байесовский анализ, когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом
Издательство: Синергия Пресс
Цифровая книга
Рассмотрена задача байесовского оценивания последовательности неизвестных средних значений ?1,?2,…,?k,… по имеющимся наблюдениям X1,X2,…,Xk,… в ситуации, когда наблюдения X1,X2,…, Xk подчиняются многомерному нормальному распределению с вектором средних (?1,?2,…,?k) и известной ковариационной матрицей. Предполагается, что параметры ?1,?2,…,?k,… образуют гауссовский процесс. Доказывается сходимость (при k>?) ковариационных матриц частного апостериорного распределения последовательности параметров; подробно анализируется пример, в котором размерность наблюдений X1,X2,…,Xk,… полагается равной единице, а последовательность ?1,?2,…,?k,… образует гауссовский процесс авторегрессии первого порядка.
Посмотрите также...
Статистический анализ инфляционных процессов в промышленных секторах американской экономики, 1959–1996 гг.
В статье изучается динамика ежегодного роста индексов цен в 459 промышленных секторах американской экономики в 1959–1996 гг. Установлено, что существует устойчивая, хотя и незначительная, отрицательная корреляция между секторальным ростом ......
Байесовский подход в эконометрическом анализе
Предлагаемая в данном номере журнала консультация посвящена так называемому байесовскому подходу в эконометрическом анализе, основанному на субъективно-вероятностном способе операционализации принципа максимального использования (наряду с ......
Обобщенный метод моментов
Мы продолжаем обзор наиболее значительных достижений в эконометрической науке, еще не достаточно полно освещенных в отечественной литературе. Обобщенный метод моментов – ОММ (generalized method of moments – GMM) был введен в эконометрику Л. ......
Анализ стабильности модели линейной регрессии во времени
В статье рассматривается несколько наиболее распространенных тестов на стабильность во времени классической модели линейной регрессии. Отдельно изучается случай, когда момент возможного структурного изменения заранее неизвестен....
RSS