基于幂后验的贝叶斯因子的计算、应用及其在R中的实现--聚文网

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内容简介

本书围绕贝叶斯计量经济学中常用的统计量，即贝叶斯因子，系统性地梳理和介绍基于幂后验的贝叶斯因子的计算方法，从研究背景、文献回顾、理论介绍、算法提出、性质证明、应用实例、编程实现、不足及未来展望等方面进行了全面和详细的总结。本书提出的贝叶斯因子估计方法不仅可以应用到金融领域，还可以拓展到其他领域。该方法可以作为一种通用的方法，用于其他科学领域的模型比较、模型平均问题。因此，本书的研究成果具有潜在的、广泛的应用前景。

作者简介

汪念玲，首都经济贸易大学金融学院讲师、硕士生导师。研究方向为金融计量经济学、贝叶斯计量经济学、金融风险管理等。近年来，在Journal of Econometrics、International Review of Financial Analysis、Economic Modelling、Finance Research Letters、International Review of Finance、 Applied Economics Letters等国际权威期刊发表论文多篇，主持国家自然科学基金委青年科学基金项目1项。

第一章绪论第一节引言第二节贝叶斯因子的起源第三节贝叶斯因子的应用第四节贝叶斯因子的困境第五节本书结构及相关数学符号说明第二章幂后验的定义及性质第一节后验分布及其伯恩斯坦-冯-米塞斯定理第二节幂后验分布及其伯恩斯坦-冯-米塞斯定理第三节基于幂后验的边际似然的传统算法第三章贝叶斯因子计算：基于幂后验和重要性抽样的改进算法第一节 TI-LWY算法第二节 SS-LWY算法第三节假设条件第四节理论性质第五节应用实例：线性回归模型第六节应用实例：Copula模型第四章贝叶斯因子计算：基于幂后验、重要性抽样和泰勒展开的改进算法第一节 TI-LWY2算法第二节 SS-LWY2算法第三节应用实例：线性回归模型第四节应用实例：Copula模型第五章贝叶斯因子计算：基于R语言的有效实现第一节 R语言基础第二节基于R语言的贝叶斯抽样第三节基于R语言的贝叶斯因子计算第六章结论及未来展望第一节结论第二节不足之处及研究展望参考文献附录1 定理2-1的证明附录2 定理3-1的证明附录3 定理3-2的证明附录4 第三章四个推论的证明附录5 定理4-1的证明附录6 推论4-1的证明附录7 R代码

基于幂后验的贝叶斯因子的计算、应用及其在R中的实现

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