基于贝叶斯估计的空间Pair-copula预测模型及应用

作     者：杨炜明 郭益敏 Yang Weiming;Guo Yimin

作者机构：重庆工商大学数学与统计学院重庆400067 

出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)

年 卷 期：2019年第35卷第10期

页      面：67-71页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 083002[工学-环境工程] 020208[经济学-统计学] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 07[理学] 08[工学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 0713[理学-生态学] 

基　　金：国家社会科学基金资助项目(13CTJ016) 重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0067) 重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600610) 

主　　题：C-vine copula 贝叶斯估计 空间相关结构 空间预测 

摘      要：为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。