2016年第四季度上证指数分析预测——基于AR模型和BAR模型的对比

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【获取途径】超星期刊网
【作者】裴亚蕾
【刊名】太原师范学院学报(自然科学版)
【作者单位】太原师范学院数学系
【年份】2017
【卷号】第3期
【页码】26-30
【ISSN】1672-2027
【关键词】自回归模型贝叶斯自回归模型上证指数
【摘要】自回归模型(autoregression model,short for AR)是一种时间序列模型,多用于处理指数型财经数据.经典统计学中,AR模型假定经济运行服从一个数据生成过程,模型参数被假定为常数.但是,我国经济正处于转型期,经济主体的行为很不稳定,从而模型中反映经济行为的参数也是不稳定的,不同于经典统计学,贝叶斯统计中参数被看作随机变量,将贝叶斯估计被用于AR模型,就解决了模型参数被设定为常数所带来的模型误差.随着Eviews等计算软件的升级,贝叶斯自回归模型(Bayesian auto...
【文献类型】期刊