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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。
国内年度GDP数据的贝叶斯时间序列分析
【摘 要】
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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
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院
【出 处】
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信阳农林学院学报
【发表日期】
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2017年1期
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