作者：(英)格里·库普(Gary Koop)，
页数：123页
出版社：东北财经大学出版社
出版日期：2018
ISBN：9787565431265
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书简洁明晰地阐述了贝叶斯方法在VAR模型、状态空间模型、随机流动率模型、动态因子模型、TVP-VAR模型FAVAR模型、TVP-FAVAR模型等主流实证宏观模型中的应用, 并着重介绍了贝叶斯统计计算中的马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法 (MCMC) 以及最新发展的贝叶斯随机搜寻模型选择方法 (SSVS) 。
作者简介
格里·库普(Gary Koop)，英国斯克莱德大学商学院教授。其研究方向包括贝叶斯时间序列分析等，在Review of Economic studies，Joumal of Monetary Economics等第一杂志发表论文数十篇。
目录
第1章 引言
第2章 贝叶斯VAR模型
2.1 简介和符号
2.2 先验分布
2.3 实证示例：VAR模型的预测
第3章 贝叶斯状态空间模型和随机波动率
3.1 简介和符号
3.2 正态线性状态空间模型
3.3 非线性状态空间模型
第4章 TVP-VAR模型
4.1 同方差TVP-VAR模型
4.2 带有随机波动率的TVP-VAR模型
第5章 因子模型
5.1 介绍
5.2 动态因子模型
5.3 因子增广型VAR模型（FAVAR模型）
5.4 TVP-FAVAR模型
5.5 因子模型的实证示例
第6章 结 论
附录A
附录B
附录C
附录D
参考文献
译后记
第2章 贝叶斯VAR模型
2.1 简介和符号
2.2 先验分布
2.3 实证示例：VAR模型的预测
第3章 贝叶斯状态空间模型和随机波动率
3.1 简介和符号
3.2 正态线性状态空间模型
3.3 非线性状态空间模型
第4章 TVP-VAR模型
4.1 同方差TVP-VAR模型
4.2 带有随机波动率的TVP-VAR模型
第5章 因子模型
5.1 介绍
5.2 动态因子模型
5.3 因子增广型VAR模型（FAVAR模型）
5.4 TVP-FAVAR模型
5.5 因子模型的实证示例
第6章 结 论
附录A
附录B
附录C
附录D
参考文献
译后记
