Bayesian Inference in Dynamic Econometric Models (Advanced Texts in Econometrics)

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9780198773139: Bayesian Inference in Dynamic Econometric Models (Advanced Texts in Econometrics)
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Book by Bauwens Luc Lubrano Michel Richard JeanFranois

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Críticas:

it can serve as a useful textbook for advanced undergraduate or graduate courses in either time series analysis or econometrics. (Paul Goodwin, International Journal of Forecasting, 2000)

presents a comprehensive review of dynamic econometric models from a Bayesian perspective ... four insightful introductory chapters ... provide a valuable synthesis of current ideas and their application to parameter estimation. (Paul Goodwin, International Journa of Forecasting, 2000)

Reseña del editor:

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.

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ISBN 10:  0198773129 ISBN 13:  9780198773122
Editorial: OUP Oxford, 2000
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Luc Bauwens, Michel Lubrano, Jean-François Richard
Publicado por Oxford University Press, USA (2000)
ISBN 10: 0198773137 ISBN 13: 9780198773139
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Bauwens, Luc
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BAYESIAN INFERENCE IN DYNAMIC ECONOMETRIC MODELS (PAPERBACK) -
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Luc Bauwens, Jean-Francois Richard, Michel Lubrano
Publicado por Oxford University Press, United Kingdom (2000)
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Descripción Oxford University Press, United Kingdom, 2000. Paperback. Condición: New. New.. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.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. Nº de ref. del artículo: AAV9780198773139

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Descripción Oxford University Press, United Kingdom, 2000. Paperback. Condición: New. New.. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****. 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. Nº de ref. del artículo: AAV9780198773139

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Bauwens, Luc
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Descripción OUP Oxford. Paperback. Condición: New. 366 pages. Dimensions: 9.1in. x 6.1in. x 0.9in.This book offers an up-to-date coverage of the basic principles and tools of 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 , and the long available analytical results of Bayesian inference for linear regression models. About the SeriesAdvanced Texts in Econometrics is a distinguished and rapidly expanding series in which leading econometricians assess recent developments in such areas as stochastic probability, panel and time series data analysis, modeling, and cointegration. In both hardback and affordable paperback, each volume explains the nature and applicability of a topic in greater depth than possible in introductory textbooks or single journal articles. Each definitive work is formatted to be as accessible and convenient for those who are not familiar with the detailed primary literature. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. del artículo: 9780198773139

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Bauwens, Luc
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Luc Bauwens; Michel Lubrano; Jean-François Richard
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