varstan：一个使用 Stan 进行结构化时间序列模型贝叶斯分析的 R 包
统计计算
2020-05-22 v1
摘要
varstan 是一个使用 \proglang{Stan} 进行时间序列模型贝叶斯分析的 \proglang{R} 包。该包提供了一种动态选择模型、在广泛分布中定义先验、检查模型拟合以及利用 m 步向前预测分布进行预测的方法。用户可以在已实现的模型之间广泛选择，例如 \textit{乘法季节性 ARIMA、动态回归、随机游走、GARCH、动态调和回归、VARMA、随机波动率模型，以及具有未知自由度广义 t 分布的 GARCH 模型}。\pkg{varstan} 中的每个模型构造函数都定义了弱信息先验，但先验设定可以以动态灵活的方式更改，从而使先验分布反映参数的初始信念。对于模型选择，该包提供经典信息准则：AIC、AICc、BIC、DIC、贝叶斯因子。以及更近期的准则，如广泛适用信息准则（\textit{WAIC}）和贝叶斯留一交叉验证（\textit{loo}）。此外，季节性 ARIMA 和动态回归模型中的贝叶斯版自动阶数选择可用作时间序列分析的初始步骤。
引用
@article{arxiv.2005.10361,
title = {varstan: An R package for Bayesian analysis of structured time series models with Stan},
author = {Izhar Asael Alonzo Matamoros and Cristian Andres Cruz Torres},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10361},
year = {2020}
}