貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

內(nèi)容概要

本書(shū)系統(tǒng)地研究了計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的貝葉斯理論及其應(yīng)用，主要內(nèi)容包括貝葉斯統(tǒng)計(jì)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分布理論、貝葉斯決策理論、貝葉斯線性回歸模型、貝葉斯自回歸移動(dòng)平均模型、貝葉斯向量自回歸模型、貝葉斯自回歸條件異方差模型和貝葉斯隨機(jī)波動(dòng)模型．    本書(shū)可以作為統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理科學(xué)與工程專業(yè)高年級(jí)本科生、碩士研究生和博士研究生的教材，也可以作為高校教師、研究人員和科技人員的參考書(shū)．

書(shū)籍目錄

前言符號(hào)縮寫(xiě)及說(shuō)明第1章 貝葉斯統(tǒng)計(jì)計(jì)算  1.1 貝葉斯理論  1.2 隨機(jī)數(shù)的生成    1.2.1 逆變換法    1.2.2 合成抽樣    1.2.3 篩選抽樣    1.2.4 正態(tài)分布抽樣    1.2.5 隨機(jī)向量抽樣  1.3 Monte Carlo計(jì)算    1.3.1 隨機(jī)投點(diǎn)法    1.3.2 樣本平均值法    1.3.3 重要抽樣法    1.3.4 分層抽樣法    1.3.5 關(guān)聯(lián)抽樣法  1.4 MCMC計(jì)算    1.4.1 Markov鏈    1.4.2 完全條件分布    1.4.3 MH抽樣    1.4.4 Gibbs抽樣    1.4.5 G-R收斂性診斷    1.4.6 貝葉斯計(jì)算軟件第2章 統(tǒng)計(jì)分布理論  2.1 伽瑪分布族    2.1.1 伽瑪分布    2.1.2 逆伽瑪分布  2.2 正態(tài)分布族    2.2.1 正態(tài)分布    2.2.2 多元正態(tài)分布    2.2.3 矩陣正態(tài)分布  2.3 Wishart分布族    2.3.1 Wishart分布    2.3.2 逆Wishart分布  2.4 t分布族    2.4.1 t分布    2.4.2 多元t分布    2.4.3 矩陣t分布    2.4.4 逆矩陣t分布第3章 貝葉斯決策理論  3.1 位置一尺度參數(shù)的擴(kuò)散先驗(yàn)分布    3.1.1 位置參數(shù)的擴(kuò)散先驗(yàn)分布    3.1.2 尺度參數(shù)的擴(kuò)散先驗(yàn)分布    3.1.3 位置一尺度參數(shù)的聯(lián)合擴(kuò)散先驗(yàn)分布  3.2 共軛先驗(yàn)分布  3.3 貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)決策解    3.3.1 單參數(shù)的貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)決策解    3.3.2 隨機(jī)參數(shù)向量的貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)決策解    3.3.3 矩陣損失函數(shù)與隨機(jī)參數(shù)矩陣的貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)決策解第4章 貝葉斯線性回歸模型  4.1 貝葉斯多元線性回歸模型    4.1.1 模型結(jié)構(gòu)分析    4.1.2 參數(shù)分量的后驗(yàn)分布    4.1.3 部分參數(shù)的聯(lián)合后驗(yàn)分布    4.1.4 方差的后驗(yàn)分布    4.1.5 設(shè)計(jì)陣奇異模型的貝葉斯分析  4.2 參數(shù)線性假設(shè)的貝葉斯檢驗(yàn)  4.3 隨機(jī)誤差序列自相關(guān)的貝葉斯診斷方法    4.3.1 引言    4.3.2 后驗(yàn)條件分布    4.3.3 貝葉斯檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)    4.3.4 數(shù)值算例  ……第5章 貝葉斯自回歸移動(dòng)平均模型第6章 貝葉斯向量自回歸模型第7章 貝葉斯自回歸條件異方差模型第8章 貝葉斯隨機(jī)波動(dòng)模型參考文獻(xiàn)

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