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题名/责任者:

实证宏观经济学:贝叶斯多元时间序列方法/(英) 格里·库普, 迪米特里斯·克罗比利斯著 李力, 郝大鹏, 王博译

出版发行项:

大连:东北财经大学出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-5654-3126-5/CNY40.00

载体形态项:

123页:图;24cm

统一题名:

Bayesian multivariate time series methods for empirical macroeconomics

其它题名:

贝叶斯多元时间序列方法

丛编项:

当代财经管理名著译库

丛编项:

DSGE经典译丛

个人责任者:

库普 (Koop Gary) 著

个人责任者:

克罗比利斯 (Korobilis Dimitris) 著

个人次要责任者:

李力, 1981- 译

个人次要责任者:

郝大鹏, 1992- 译

个人次要责任者:

王博, 1994- 译

学科主题:

贝叶斯方法-应用-宏观经济学-研究

中图法分类号:

F015

责任者附注:

格里·库普 (Gary Koop), 是英国斯克莱德大学商学院教授。迪米特里斯·克罗比利斯 (Dimitris Korobilis), 是英国埃塞克斯大学商学院教授。李力, 1981年生, 山东济南人, 南开大学金融学院副教授, 博士生导师。郝大鹏, 1992年生, 河南周口人, 中国人民大学汉青研究员博士生。王博, 1994年生, 湖南岳阳人, 北京大学光华管理学院博士生。

提要文摘附注:

随着大数据时代的到来, 贝叶斯方法已经在人工智能、机器学习、数据挖掘和模式识别等学术界和工业界诸多领域取得重要突破和迅速发展。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)。作者还提供了书中所有案例的Matlab代码, 便于读者学习模仿。

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