Finite mixture and Markov-switching models generalize and, therefore, nest
specifications featuring only one component. While specifying priors in the
general (mixture) model and its special (single-component) case, it may be
desirable to ensure that the prior assumptions introduced into both structures
are compatible in the sense that the prior distribution in the nested model
amounts to the conditional prior in the mixture model under relevant parametric
restriction. The study provides the rudiments of setting compatible priors in
Bayesian univariate finite mixture and Markov-switching models. Once some
primary results are delivered, we derive specific conditions for compatibility
in the case of three types of continuous priors commonly engaged in Bayesian
modeling: the normal, inverse gamma, and gamma distributions. Further, we
study the consequences of introducing additional constraints into the mixture
model’s prior on the conditions. Finally, the methodology is illustrated through
a discussion of setting compatible priors for Markov-switching AR(2) models.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00