Bayesian Inference in Dynamic Econometric Models
Lingua: inglese
Editore: Oxford University Press, GB, 2000
- Brossura
- Nuovo
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This book contains an up-to-date coverage of the last twenty years advances in Bayesian inference in econometrics, with an emphasis on dynamic models. It shows how to treat Bayesian inference in non linear models, by integrating the useful developments of numerical integration techniques based on simulations (such as Markov Chain Monte Carlo methods), and the long available analytical results of Bayesian inference for linear regression models. It thus covers a broad range of rather recent models for economic time series, such as non linear models, autoregressive conditional heteroskedastic regressions, and cointegrated vector autoregressive models. It contains also an extensive chapter on unit root inference from the Bayesian viewpoint. Several examples illustrate the methods.
Codice articolo LU-9780198773139
- Titolo
- Bayesian Inference in Dynamic Econometric Models
- Autore
- Luc Bauwens, Michel Lubrano, Jean-François Richard
- Editore
- Oxford University Press, GB
- Anno di pubblicazione
- 2000
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0198773137
- ISBN 13
- 9780198773139
- Peso dell'articolo
- 536 grammi
- Serie
- Libro 14 di 26: Advanced Texts in Econometrics
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Michel Lubrano is Directeur de Recherche at CNRS, part of GREQAM in Marseille.
Jean-François Richard is University Professor of Economics at the University of Pittsburgh.
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