9781108437493 - bayesian econometric methods (econometric exercises, 7, band 7) (5 Ergebnisse)
Bayesian Econometric Methods (Econometric Exercises, Series Number 7)
Chan, Joshua; Koop, Gary; Poirier, Dale J.; Tobias, Justin L.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
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Paperback. Zustand: Like New. Second Edition. In nearly new condition: firm and square with strong joints, no creases. Just a few hardly noticeable rubs or very mild bumps. Hence a non-text page shows a small 'damaged' stamp. Despite such this book looks and feels unread. Thus the contents are crisp, fresh and tight. And so a ve…ry nice book in great condition, now offered for sale at a reasonable price.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge Univ Pr, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 finan…ce 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.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
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