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Bayesian prediction for stochastic processes. Theory and applications
Delphine Blanke ( ) 1, Denis Bosq 2
(09/11/2012)

In this paper, we adopt a Bayesian point of view for predicting real continuous-time processes. We give two equivalent definitions of a Bayesian predictor and study some properties: admissibility, prediction sufficiency, non-unbiasedness, comparison with efficient predictors. Prediction of Poisson process and prediction of Ornstein-Uhlenbeck process in the continuous and sampled situations are considered. Various simulations illustrate comparison with non-Bayesian predictors.
1 :  Laboratoire de mathématiques d'Avignon (LMA)
Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse
2 :  Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée (LSTA)
Université Pierre et Marie Curie (UPMC) - Paris VI
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Bayesian prediction – MAP – Comparing predictors – Poisson process – Ornstein-Uhlenbeck process
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