贝叶斯预测的介绍

1. 贝叶斯预测的介绍

贝叶斯预测是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法，一般模式为先验+总体分布+样本→后验分布。

2. 贝叶斯预测的贝叶斯预测模型的概述

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测.贝叶斯统计不同于一般的统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)的统计预测方法是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法。在做统计推断时，一般模式是：先验信息+总体分布信息+样本信息→后验分布信息可以看出贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息，还加入了决策者的经验和判断等信息，并将客观因素和主观因素结合起来，对异常情况的发生具有较多的灵活性。这里以美国1960—2005年的出口额数据为例，探讨贝叶斯统计预测方法的应用。

3. 贝叶斯预测的计算实例

根据The SAS System for Windows 9．0所编程序，对美国出口额 (单位：十亿元)变化进行了预测。选取常均值折扣模型和抛物线回归模型。美国出口额的预测， 预测模型的初始信 息为m0=304，Co=72，V=0.Ol，δ=0.8得到的1960—2006年的预测结果。见表2中给出了预测的部分信息(1980—2006年的预测信息)。通过The SAS System for Windows 9．0软件回归分析得到抛物线预测方程：表示年份见表3给出了1980-2006年的预测信息。

4. 贝叶斯预测的计算结果分析

根据表l和表2对1980-2005年出口额的预测结果可知，常均值折扣模型所得结果的平均绝对百分误差MAPE=8.1745%，而由抛物线回归模型所得结果的平均绝对百分误差为9.5077% 。由此可见这组数据中， 使用贝叶斯模型预测的结果更为精确。对于随机波动、变化相对稳定的数据，用常均值折扣模型预测是比较精确。这里研究的贝叶斯统计预测方法，在许多领域都可能适用。在解决这类相关问题时，贝叶斯统计预测方法与传统的预测方法相比有明显优势。