多元时间序列的贝叶斯预测：可扩展性、结构不确定性与决策

我概述了多元时间序列贝叶斯状态空间建模的近期研究进展。主要焦点在于解耦/重耦合概念，该概念使得状态空间模型能够应用于规模日益增长的数据，适用于连续或离散时间序列结果。范围包括用于经济学与金融等领域预测与多元波动率分析的大规模动态图模型、用于商业销售与需求预测等领域离散/计数时间序列预测的多尺度方法，以及用于互联网流量监测等领域的动态网络流模型。在应用中，明确的预测、监测与决策目标至关重要，并应纳入模型评估与比较之中，这是本文强调的一个视角。