Bayesian Econometric Methods

Lingua: inglese

Editore: Cambridge University Press, GB, 2019

1108423388 / 9781108423380

Serie: Libro 3 di 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.…

Codice articolo LU-9781108423380

Titolo
Bayesian Econometric Methods
Autore
Joshua Chan, Gary Koop, Dale J. Poirier, Justin L. Tobias
Editore
Cambridge University Press, GB
Anno di pubblicazione
2019
Condizione
New
Rilegatura
Hardback
Lingua
inglese
ISBN 10
1108423388
ISBN 13
9781108423380
Edizione
seconda edizione
Peso dell'articolo
1120 grammi
Serie
Libro 3 di 3: Econometric Exercises

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