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国内年度GDP数据的贝叶斯时间序列分析

摘要:利用改革开放以来的年度GDP数据,采用基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法的贝叶斯随机搜索方法进行模型选择,建立时间序列模型。结果表明,贝叶斯时间序列模型的预测精度优于文献中经常采用的ARIMA模型,在分析我国总体经济发展规律和变化趋势方面具有较好效果。

关键词:
  • 国内生产总值  
  • 时间序列  
  • 贝叶斯模型选择  
  • 马尔科夫链蒙特卡罗法  
作者:
曹静
单位:
华南农业大学数学与信息学院; 广东广州510642
刊名:
信阳农业高等专科学校学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

信阳农业高等专科学校学报紧跟学术前沿,紧贴读者,是一本综合性季刊,坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1990年,杂志在全国同类期刊中有很重的学术价值。

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