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文檔簡介

貝葉斯多變量時間序列分析重點基礎知識點一、貝葉斯多變量時間序列分析概述1.貝葉斯方法簡介a.貝葉斯統計學的定義b.貝葉斯方法的基本原理c.貝葉斯方法在時間序列分析中的應用2.多變量時間序列分析a.多變量時間序列的定義b.多變量時間序列分析的目的c.多變量時間序列分析方法3.貝葉斯多變量時間序列分析的優勢a.描述性分析b.預測分析c.模型選擇與評估二、貝葉斯多變量時間序列模型1.貝葉斯模型構建a.模型選擇b.模型參數估計c.模型驗證2.多變量時間序列模型a.自回歸模型（AR）b.移動平均模型（MA）c.自回歸移動平均模型（ARMA）3.貝葉斯多變量時間序列模型的應用a.股票市場分析b.經濟預測c.金融風險評估三、貝葉斯多變量時間序列分析方法1.貝葉斯推理a.先驗分布b.后驗分布c.似然函數2.采樣方法a.馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法b.高斯過程（GP）方法c.變分推斷方法3.貝葉斯多變量時間序列分析方法的應用a.時間序列預測b.異常檢測c.聚類分析四、貝葉斯多變量時間序列分析在實際中的應用案例1.股票市場分析a.模型構建b.參數估計c.預測分析2.經濟預測a.模型構建b.參數估計c.預測分析3.金融風險評估a.模型構建b.參數估計c.預測分析五、貝葉斯多變量時間序列分析的發展趨勢1.深度學習與貝葉斯方法的結合a.深度貝葉斯模型b.深度學習在時間序列分析中的應用c.深度學習與貝葉斯方法的融合2.貝葉斯方法在多領域中的應用a.生物學b.環境科學c.社會科學3.貝葉斯多變量時間序列分析的未來發展a.模型復雜度的降低b.采樣效率的提高c.貝葉斯方法與其他方法的結合[1]Gelman,A.,Carlin,J.B.,Stern,H.S.,&Rubin,D.B.(2014).Bayesiandataanalysis(3rded.).CRCpress.[2]Hamilton,J.D.(1994).Timeseriesanalysis(Vol.12).Princetonuniversitypress.[3]West,M.,&Harrison,J.(1997).Bayesianforecastinganddynamicmodels.SpringerScience&BusinessMedia.[4]Durbin,J.,&Koopman,S.J.(2012).Timeseriesanalysisstatespacemethods(2nded.).Oxforduniversitypress.[5]Chib,S.,&Greenberg,E.(1995).UnderstandingBaye

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