On the posterior odds of time series models
时间序列模型的后验赔率AI 解读 ↓
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时间序列模型的后验赔率
- 研究问题
- 在包含多种过程的非线性时间序列模型类中，如何从贝叶斯角度理解和评估已有的模型选择决策准则？
- 方法与思路
- 作者采用贝叶斯方法，在一类较一般的非线性时间序列模型框架内研究先前提出的多种模型选择准则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确的贡献是为已有时间序列模型选择准则提供贝叶斯讨论框架，但未陈述具体准则间的比较结论。
- 阅读关注点
- 应核对候选模型类、参数与模型先验、后验赔率的计算，以及各决策准则与贝叶斯模型选择之间的关系。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；候选模型、先验、具体准则与理论结果未列出，不能推断刊本变化。
原文摘要
This paper is concerned with model selection in time series analysis. A Bayesian approach is adopted to investigate various decision criteria previously advocated. The discussion is conducted in the context of a class of nonlinear time series models of sufficient generality to encompass a wide range of processes currently of interest.