Bayesian Econometric Methods

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, GB, 2019

1108423388 / 9781108423380

Série : Livre 3 sur 3 - Econometric Exercises

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Bayesian Econometric Methods examines principles of Bayesian inference by posing a series of theoretical and applied questions and providing detailed solutions to those questions. This second edition adds extensive coverage of models popular in finance and macroeconomics, including state space and unobserved components models, stochastic volatility models, ARCH, GARCH, and vector autoregressive models. The authors have also added many new exercises related to Gibbs sampling and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. The text includes regression-based and hierarchical specifications, models based upon latent variable representations, and mixture and time series specifications. MCMC methods are discussed and illustrated in detail - from introductory applications to those at the current research frontier - and MATLAB® computer programs are provided on the website accompanying the text. Suitable for graduate study in economics, the text should also be of interest to students studying statistics, finance, marketing, and agricultural economics.…

N° de réf. du vendeur LU-9781108423380

Titre
Bayesian Econometric Methods
Auteur
Joshua Chan, Gary Koop, Dale J. Poirier, Justin L. Tobias
Éditeur
Cambridge University Press, GB
Année de publication
2019
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1108423388
ISBN à 13 chiffres
9781108423380
Édition
2ème Édition
Poids de l'article
1 120 grammes
Série
Livre 3 sur 3: Econometric Exercises

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