借贵宝地分享我开发的一个贝叶斯间序列分析模型BEAST。它主要用于把时间序列分解为趋势(trend)和季节周期波动(seasonality), 同时对这2项也进行突变点检测 (structural breaks or changepoints)。如果时间序列没有季节项，也可以只进行趋势分析和突变点检测。（相比传统的突变点或者断点分析方法，它的优势是不仅告诉那儿发生突变，并且给出每个时间点发出突变的概率；也可以告诉发生几个突变点的概率,) 这个算法已经在10多个领域被应用过（例如环境，生态，地球科学， 心理，医学，政治学，化学，金融，教育学 ...），其中包括一些发表文章用它来分析经济人文相关的时间序列数据。 我觉的BEAST可能对分析某些及经管相关的时间学列数据或许有点用处。 这个算法在这个网址有更多介绍 https://github.com/zhaokg/Rbeast.  

这个算法可以在R, Matlab,或者 Python中调用。

在R中，已经做成一个package,可以直接用install.packages("Rbeast")安装


在Python中，已经做成一个package放在https://github.com/zhaokg/Rbeast/tree/master/Matlab手动下载：



Matlab中另外一个例子