基于吉伯斯样本生成器的向量自回归模型选择

被引：5

作者：

赵昕东 ^{[1
]}

钱国骐 ^{[2
]}

机构：

[1] 华侨大学商学院

[2] 澳大利亚墨尔本大学数学与统计系

来源：

统计研究 | 2008年 / 01期

关键词：

VAR模型选择; 吉伯斯样本生成器; 准则值; 马尔可夫链-蒙特卡洛方法;

D O I：

10.19343/j.cnki.11-1302/c.2008.01.019

中图分类号：

O212 [数理统计];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

向量自回归模型是多元时间序列分析中最常用的方法之一。在建立模型的过程中模型选择是非常重要的一个环节,如果候选模型不是很多时,可以通过比较每个模型的准则值如AIC、AICc、BIC或HQ进行模型选择。可是,当存在大量候选模型时,无法一一比较每个模型的准则值。为了解决这个问题,本文提出一个基于吉伯斯样本生成器的向量自回归模型选择方法,结果表明应用该方法能够从大量候选模型中准确、高效地确认准则值最小的模型。

引用

页码：86 / 92

页数：7

共 5 条

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