贝叶斯计量经济学前沿理论及应用

本书从理论和应用的角度，探讨了贝叶斯计量经济学的前沿方法与实证研究，概述了贝叶斯计量经济学及其蒙特卡罗模拟方法的发展过程与应用优势，探讨了贝叶斯参数方法的模型设计和算法原理。基于无限状态Markov区制转移的贝叶斯非参数模型，将通货膨胀的经典计量经济学模型进行扩展。本书还研究了经济增长的稳定性测度和价格传导机制的时变特征；扩展了贝叶斯单位根检验方法，并应用于股票市场泡沫的实证研究；借助贝叶斯时变参数协整模型，检验了中美贸易弹性的新变化；扩展了贝叶斯非参数协整模型，应用于费雪效应的实证研究。本书可供高等院校和科研机构的研究人员，尤其是从事贝叶斯计量经济的研究者阅读。

刘洋，数量经济学博士，吉林大学商学与管理学院，副教授，硕士生导师。主持完成博士后科学基金、参与国家社科、教育部重大等多项课题研究。在核心期刊发表学术论文20余篇。

第1章 贝叶斯计量经济学绪论 001
1.1 贝叶斯计量经济学的起源和发展 002
1.1.1 贝叶斯结构性分析的意义 002
1.1.2 贝叶斯参数方法的发展 003
1.1.3 贝叶斯非参数方法的前沿 004
1.2 贝叶斯计量经济学的蒙特卡罗模拟方法 004
1.2.1 数值积分与贝叶斯计量经济学 004
1.2.2 随机模拟与贝叶斯计量经济学 005
1.2.3 概率编程与贝叶斯计量经济学 005
1.3 本章小结 006
第2章 贝叶斯参数方法 007
2.1 概率分布 008
2.1.1 Bernoulli分布 008
2.1.2 Binomial分布 009
2.1.3 Multinomial分布 010
2.1.4 Poisson分布 010
2.1.5 均匀分布 011
2.1.6 Beta分布 011
2.1.7 Dirichlet分布 013
2.1.8 指数分布 015
2.1.9 Gamma分布 015
2.1.10 逆Gamma分布 016
2.1.11 正态分布 016
2.1.12 多元正态分布 017
2.2 贝叶斯推断的原理和算法 018
2.2.1 贝叶斯推断的原理 018
2.2.2 Gibbs抽样算法 019
2.2.3 HMC抽样算法 021
2.3 本章小结 028
第3章 无限状态Markov区制转移模型 030
3.1 Markov区制转移模型 031
3.1.1 固定状态数量的Markov区制转移模型 031
3.1.2 无限状态Markov区制转移模型 032
3.2 贝叶斯非参数方法 033
3.2.1 Sticky HDP-HMM随机过程 033
3.2.2 多步移动策略的Gibbs抽样算法 033
3.2.3 贝叶斯非参数方法的应用 034
3.3 本章小结 035
第4章 通胀率动态与通胀惯性度量 036
4.1 货币政策与通胀惯性 037
4.1.1 贝叶斯非参数方法度量通胀惯性 037
4.1.2 通胀惯性理论与计量结果的争议 038
4.1.3 菲利普斯曲线、利率规则与通胀惯性 040
4.1.4 通胀惯性的度量 042
4.1.5 通胀惯性与货币政策的实证分析 044
4.2 通胀惯性与通货紧缩 058
4.2.1 CPI与PPI的背离 058
4.2.2 生产力标准 059
4.2.3 通胀率动态与价格指标的惯性度量 060
4.3 本章小结 065
第5章 经济增长的稳定性测度与经验分析 068
5.1 经济增长转换阶段的动态趋势 069
5.1.1 贝叶斯非参数方法测度经济增长稳定性 069
5.1.2 Markov区制时变的测度模型 071
5.1.3 经济增长率过程的动态分析与对比 073
5.2 中日经济增长与通胀动态的经验分析与对比 079
5.2.1 日本经济增长与通胀过程的计量分析 080
5.2.2 日本货币政策的理论基础与执行效果的计量分析 086
5.2.3 中国近期经济增长与通胀过程的计量分析 090
5.3 经济增长稳定性测度的国际对比 093
5.3.1 经济增长率的稳定性分析 095
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