贝叶斯计量经济学 (英)加里·库普著;徐占东译 著 经管、励志 文轩网

第1 章贝叶斯计量经济学概述…………………………………………………………… 1 1.1 贝叶斯理论……………………………………………………………………… 1 1.2 贝叶斯计算……………………………………………………………………… 5 1.3 贝叶斯计算软件………………………………………………………………… 8 1.4 小结……………………………………………………………………………… 9 1.5 习题……………………………………………………………………………… 9 第2 章正态线性回归模型：自然共轭先验分布和单一解释变量情形……………… 11 2.1 引言……………………………………………………………………………… 11 2.2 似然函数………………………………………………………………………… 11 2.3 先验分布………………………………………………………………………… 13 2.4 后验分布………………………………………………………………………… 14 2.5 模型比较………………………………………………………………………… 18 2.6 预测……………………………………………………………………………… 20 2.7 实例……………………………………………………………………………… 21 2.8 小结……………………………………………………………………………… 23 2.9 习题……………………………………………………………………………… 24 第3 章正态线性回归模型：自然共轭先验分布和多解释变量情形………………… 26 3.1 引言……………………………………………………………………………… 26 3.2 线性回归模型的矩阵表示……………………………………………………… 26 3.3 似然函数………………………………………………………………………… 27 3.4 先验分布………………………………………………………………………… 28 3.5 后验分布………………………………………………………………………… 29 3.6 模型比较………………………………………………………………………… 30 3.7 预测……………………………………………………………………………… 35 3.8 计算方法：蒙特卡罗积分……………………………………………………… 36 3.9 实例……………………………………………………………………………… 37 3.10 小结…………………………………………………………………………… 42 3.11 习题…………………………………………………………………………… 43 第4 章正态线性回归模型：其他先验分布…………………………………………… 46 4.1 引言……………………………………………………………………………… 46 4.2 采用独立正态-伽马先验分布的正态线性回归模型………………………… 47 4.3 有不等式约束的正态线性回归模型…………………………………………… 60 4.4 小结……………………………………………………………………………… 67 4.5 习题……………………………………………………………………………… 67 第5 章非线性回归模型………………………………………………………………… 69 5.1 引言……………………………………………………………………………… 69 5.2 似然函数………………………………………………………………………… 70 5.3 先验分布………………………………………………………………………… 70 5.4 后验分布………………………………………………………………………… 71 5.5 贝叶斯计算：M-H 算法………………………………………………………… 71 5.6 模型拟合好坏的测度：后验预测p值………………………………………… 77 5.7 模型比较：Gelfand-Dey方法………………………………………………… 80 5.8 预测……………………………………………………………………………… 83 5.9 实例……………………………………………………………………………… 83 5.10 小结…………………………………………………………………………… 87 5.11 习题…………………………………………………………………………… 88 第6 章线性回归模型：一般形式误差协方差矩阵…………………………………… 90 6.1 引言……………………………………………………………………………… 90 6.2 Ω 为一般形式的模型…………………………………………………………… 91 6.3 异方差形式已知………………………………………………………………… 93 6.4 异方差形式未知：误差服从t分布…………………………………………… 95 6.5 误差存在序列相关…………………………………………………………… 100 6.6 似不相关回归模型…………………………………………………………… 106 6.7 小结…………………………………………………………………………… 110 6.8 习题…………………………………………………………………………… 111 第7 章面板数据的线性回归模型……………………………………………………… 113 7.1 引言…………………………………………………………………………… 113 7.2 混同模型……………………………………………………………………… 114 7.3 个体效应模型………………………………………………………………… 114 7.4 随机系数模型………………………………………………………………… 119 7.5 模型比较：计算边缘似然函数的Chib方法………………………………… 121 7.6 实例…………………………………………………………………………… 124 7.7 效率分析和随机前沿模型…………………………………………………… 129 7.8 拓展…………………………………………………………………………… 135 7.9 小结…………………………………………………………………………… 136 7.10 习题…………………………………………………………………………… 136 第8 章时间序列模型简介：状态空间模型…………………………………………… 139 8.1 引言…………………………………………………………………………… 139 8.2 局部水平模型………………………………………………………………… 140 8.3 一般状态空间模型…………………………………………………………… 149 8.4 扩展…………………………………………………………………………… 156 8.5 小结…………………………………………………………………………… 158 8.6 习题…………………………………………………………………………… 159 第9 章定性和受限因变量模型………………………………………………………… 161 9.1 引言…………………………………………………………………………… 161 9.2 概览：定性和受限因变量的单变量模型…………………………………… 162 9.3 tobit模型……………………………………………………………………… 163 9.4 probit模型……………………………………………………………………… 165 9.5 有序probit模型………………………………………………………………… 167 9.6 多项probit模型………………………………………………………………… 170 9.7 probit模型的扩展……………………………………………………………… 177 9.8 其他扩展……………………………………………………………………… 177 9.9 小结…………………………………………………………………………… 179 9.10 习题…………………………………………………………………………… 179 第10 章更灵活的模型：非参数和半参数方法……………………………………… 181 10.1 引言…………………………………………………………………………… 181 10.2 贝叶斯非参数和半参数回归模型…………………………………………… 182 10.3 混合正态模型………………………………………………………………… 194 10.4 扩展和其他方法……………………………………………………………… 202 10.5 小结…………………………………………………………………………… 202 10.6 习题…………………………………………………………………………… 203 第11 章贝叶斯模型平均方法………………………………………………………… 205 11.1 引言…………………………………………………………………………… 205 11.2 正态线性回归模型的贝叶斯模型平均方法………………………………… 206 11.3 拓展…………………………………………………………………………… 216 11.4 小结…………………………………………………………………………… 216 11.5 习题…………………………………………………………………………… 217 第12 章其他模型、方法和问题……………………………………………………… 219 12.1 引言…………………………………………………………………………… 219 12.2 其他方法……………………………………………………………………… 220 12.3 其他问题……………………………………………………………………… 223 12.4 其他模型……………………………………………………………………… 226 12.5 小结…………………………………………………………………………… 239 附录A 矩阵代数简介…………………………………………………………………… 240 附录B 概率和统计简介………………………………………………………………… 245 B.1 概率的基本概念……………………………………………………………… 245 B.2 常用的概率分布……………………………………………………………… 250 B.3 抽样理论中的一些概念……………………………………………………… 255 B.4 其他一些有用的定理………………………………………………………… 257 参考文献………………………………………………………………………………… 259