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基于MATLAB的贝叶斯向量自回归代码及算法

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简介：
本作品提供了一套使用MATLAB实现的贝叶斯向量自回归模型的代码和详细算法说明。该工具包适用于经济、金融数据分析，能够进行复杂时间序列预测与分析。 使用MATLAB实现贝叶斯向量自回归模型可以应用于经济学中的预测。

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  • 基于MATLAB的贝叶斯向量自回归代码及算法
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    本作品提供了一套使用MATLAB实现的贝叶斯向量自回归模型的代码和详细算法说明。该工具包适用于经济、金融数据分析，能够进行复杂时间序列预测与分析。 使用MATLAB实现贝叶斯向量自回归模型可以应用于经济学中的预测。
     
  • 贝叶斯向量自回归的MATLAB代码及贝叶斯算法源码.zip
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    本资源提供贝叶斯向量自回归模型的MATLAB实现代码和相关贝叶斯算法源码，适用于经济计量分析与时间序列预测研究。 贝叶斯向量自回归的MATLAB代码以及相关的贝叶斯算法在matlab源码中有详细实现。
     
  • BVAR：贝叶斯向量自回归模型
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    简介：BVAR是贝叶斯向量自回归模型的简称，它是一种统计分析工具，用于经济时间序列数据预测与政策模拟，结合了经典计量经济学和贝叶斯推断的优势。 变种贝叶斯FAVAR模型的代码是用Python编写的，并使用了Scipy和Numpy库来计算贝叶斯因子增强向量自回归（VAR）分析。该规范的目标在于研究韩国工业生产率的溢出效应。
     
  • 基于自回归的贝叶斯Matlab程序
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    本项目为一款利用贝叶斯统计方法与自回归模型相结合的工具包，采用Matlab语言编写。它旨在简化复杂时间序列数据的分析过程，并提供可靠的预测功能。此程序适用于学术研究和工程应用领域中需要进行概率建模的情境。 用贝叶斯方法实现向量自回归（VAR）模型，这不同于一般的自动回归模型，而是涉及多个变量的复杂结构。
     
  • 关于大贝叶斯向量自回归的研究论文
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    本文探讨了大贝叶斯向量自回归模型的应用与优势，通过结合贝叶斯方法和向量自回归框架，旨在提高多变量时间序列预测的准确性和可靠性。 贝叶斯向量自回归模型在宏观经济预测及结构分析领域被广泛应用。然而，由于参数膨胀问题以及计算限制的困扰，以往大多数实证研究仅限于处理包含少量变量的小规模系统。我们首先回顾了几种能够解决大型贝叶斯 VAR 中参数增多难题的收缩先验方法，并详细探讨了克服计算障碍的有效采样策略。接着概述了一些最近开发出来的模型，这些新模型将诸如随机波动性、非高斯误差和序列相关等重要特征整合到了传统的大型贝叶斯 VAR 模型中。文中还讨论了估计这些更为复杂的模型时所采用的高效方法。最后通过涉及实时宏观经济数据集的实际预测案例来展示上述模型及方法的应用效果，并提供了相应的 MATLAB 代码以供参考。
     
  • 贝叶斯线性回归：一组用于MATLAB的贝叶斯线性回归函数- MATLAB开发
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    这是一组专为MATLAB设计的贝叶斯线性回归工具包，提供了多种函数以实现贝叶斯方法下的参数估计和预测分析。 这是一组用于进行贝叶斯线性回归的 MATLAB 函数。派生版本也包括在内。
     
  • 【多变量回归预测】基于贝叶斯方法的线性回归模型
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    本项目采用贝叶斯统计框架下的线性回归模型进行多变量数据预测分析，旨在探索各自变量对因变量的影响及其不确定性。 内容概要：基于贝叶斯线性回归模型实现多变量回归预测 原理： 贝叶斯线性回归是一种利用贝叶斯推断方法来估计参数的线性回归技术，在处理多个自变量与因变量关系时尤为有用。具体步骤如下： 1. 设定先验分布和似然函数：假设数据间的关系为线性的，并给出模型参数的高斯分布作为先验。 2. 应用贝叶斯推断计算后验概率，即在给定观测值的情况下更新参数的概率分布。 3. 通过获取后验均值与方差来估计参数。 4. 利用所得的后验分布进行预测。对于新的自变量数据点，我们可以根据模型计算出因变量的可能取值范围及其不确定性。 适用场景及目标： - 在小样本情况下提升准确性：当可用的数据量有限时，传统的统计方法可能会产生偏差或不准确的结果；而贝叶斯框架允许通过引入先验知识来改善估计效果。 - 分析参数的不确定性：该模型能提供关于各参数可靠性的度量方式，这有助于评估预测结果的质量和可信程度。 - 预测目标变量并量化其不确定范围：借助于贝叶斯线性回归技术可以对未来的观测值做出推断，并给出相应的置信区间。
     
  • 逻辑回归Matlab代码-2018-MLSP-稀疏贝叶斯逻辑回归:Maxim...
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    本文介绍了一种基于MATLAB实现的稀疏贝叶斯逻辑回归算法，并应用于模式识别和机器学习领域，旨在提供一种有效的特征选择方法。该算法结合了贝叶斯推理与逻辑回归模型，能够自动确定参数先验分布并进行高效计算，为解决高维数据下的分类问题提供了新的视角。 逻辑回归的Matlab代码用于重现2018年MLSP论文《稀疏贝叶斯逻辑回归》中的部分结果。作者是Maxime Vono、Nicolas Dobigeon 和 Pierre Chainais，发表于2018年的MLSP会议。版权所有：(c) 2018 Maxime Vono.