Bayesian Econometric Methods

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2019

1108437494 / 9781108437493

Serie: Libro 3 de 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 ref. del artículo LU-9781108437493

Título
Bayesian Econometric Methods
Autor
Gary Koop, Dale J. Poirier, Justin L. Tobias, Joshua Chan
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2019
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1108437494
ISBN 13
9781108437493
Edición
2ª Edición
Peso del artículo
990 gramos
Serie
Libro 3 de 3: Econometric Exercises

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