ARFIMA模型參數(shù)貝葉斯估計的漸近性質(zhì)

首先根據(jù)貝葉斯定理得到ARFIMA模型參數(shù)的后驗邊緣分布,并選擇后驗邊緣分布的眾數(shù)作為參數(shù)的估計值.參照季節(jié)性ARFIMA模型的極大似然估計的漸近性質(zhì)的證明思路,證明了模型參數(shù)的貝葉斯估計具有相合性、有效性和漸近正態(tài)性.最后,對參數(shù)的貝葉斯估計方法的大樣本性質(zhì)進(jìn)行仿真模擬,結(jié)果表明當(dāng)時間序列樣本足夠大時,參數(shù)的估計值越來越接近于真實值.

作 者： 洪兆萍 杜秀麗 Hong Zhaoping Du Xiuli   作者單位： 南京師范大學(xué)教學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院,江蘇,南京,210046  刊 名： 南京師大學(xué)報（自然科學(xué)版）  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF NANJING NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)  年，卷(期)： 2008 31(2)  分類號： O212.8  關(guān)鍵詞： 貝葉斯方法   ARFIMA模型   后驗分布   漸近性質(zhì)   Bayesian methods   ARFIMA models   posterior distribution   asymptotic properties  

【ARFIMA模型參數(shù)貝葉斯估計的漸近性質(zhì)】相關(guān)文章：

變系數(shù)模型小波估計的漸近性質(zhì)04-26

基于參數(shù)的貝葉斯先驗選擇方法04-27

半?yún)��?shù)非線性再生散度模型的漸近推斷04-26

線性混合模型參數(shù)的部分嶺型譜分解估計04-26

疲勞多裂紋擴展隨機模型的參數(shù)估計方法04-27

GPCM模型項目參數(shù)估計程序的開發(fā)與研究04-26

羅吉斯諦曲線模型中參數(shù)的估計方法初探04-26

H廣義線性模型中的參數(shù)估計的比較04-26

絕對損失下雙邊截斷型分布族參數(shù)的漸近最優(yōu)經(jīng)驗Bayes估計04-26

一種采用混合高斯模型與貝葉斯判別的彩色圖像人臉檢測方法04-27