Bayesian Econometrics (Advances in Econometrics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Emerald Group Publishing Ltd

作者:Siddhartha Chib

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2008-12-01

价格:USD 174.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848553088

丛书系列:

图书标签:

贝叶斯计量经济学
计量经济学
经济计量模型
贝叶斯统计
时间序列分析
面板数据
高级计量经济学
模型选择
预测
因果推断

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具体描述

计量经济学中的统计推断本书深入探讨了计量经济学中基于贝叶斯方法的统计推断框架。在现代经济研究中，严谨的统计建模和解释至关重要，而贝叶斯方法提供了一种强大且灵活的工具集，能够整合先验知识，进行模型比较，并以直观的概率语言来表达不确定性。本书的出发点是介绍贝叶斯定理的核心概念，以及它如何成为统计推断的基石。我们将阐述先验分布、似然函数和后验分布之间的关系，并解释如何利用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等计算技术从复杂的后验分布中提取信息。对于初学者，本书会循序渐进地讲解这些基本原理，并通过一系列经济学背景的例子加以说明。随着理论的深入，本书将转向实际应用，重点关注计量经济学中常用的模型。我们将详细介绍如何运用贝叶斯方法估计和推断各种经典计量模型，包括线性回归模型、时间序列模型（如ARIMA模型）、面板数据模型以及离散选择模型。对于每个模型，我们将不仅展示如何构建相应的贝叶斯模型，还会讨论如何选择合适的先验分布，如何解释后验推断结果，以及如何进行模型诊断和评估。此外，本书还将涵盖更高级的主题，以满足研究人员的需求。其中包括：模型选择与模型平均：在经济学研究中，常常需要比较不同的模型来解释数据。本书将介绍贝叶斯模型选择的各种方法，例如贝叶斯因子，以及模型平均的思想，这是一种在不确定模型选择的情况下，通过对所有可能模型的结果进行加权平均来提高推断效率的技术。非参数和半参数贝叶斯模型：随着数据复杂性的增加，传统的参数模型可能不足以捕捉数据的全部特征。本书将介绍如何使用非参数和半参数的贝叶斯方法来处理更灵活的模型结构，例如核密度估计、光滑函数以及潜变量模型。贝叶斯结构方程模型：结构方程模型是分析变量之间因果关系和潜在结构的有力工具。本书将介绍如何将贝叶斯方法应用于结构方程模型，从而实现更灵活的模型设定和更全面的不确定性量化。贝叶斯因果推断：在识别和量化因果效应时，贝叶斯方法提供了独特的视角。本书将探讨如何利用贝叶斯框架来处理混淆、选择偏差等问题，并进行因果效应的估计和推断。动态模型与状态空间模型：许多经济现象具有动态演化的特性。本书将介绍如何使用贝叶斯方法来估计和分析动态模型，特别是状态空间模型，这在宏观经济学、金融经济学和传染病建模等领域有着广泛的应用。高维数据分析：随着大数据时代的到来，处理高维数据成为一个重要挑战。本书将介绍贝叶斯方法在处理高维回归、变量选择和维度降低方面的技术，例如使用稀疏先验。工具变量与内生性处理：在计量经济学中，处理变量间的内生性是关键的挑战。本书将展示贝叶斯方法如何有效地结合工具变量等技术来应对内生性问题，并进行稳健的估计。贝叶斯预测：预测是经济学应用的重要目标。本书将详细介绍如何从贝叶斯模型中生成概率预测，并讨论如何评估预测的准确性。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践经验，帮助他们掌握在计量经济学研究中应用贝叶斯方法的技能。无论是希望深入理解贝叶斯统计原理的研究人员，还是寻求更强大统计工具来分析经济数据的实践者，本书都将是一份宝贵的资源。通过大量的实例和代码示例（例如使用R或Python中的相关贝叶斯统计软件包），读者将能够亲手实现和应用这些方法。