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Autor(en): 
  • Luc Bauwens
  • Michel Lubrano
  • Jean-François Richard
  • Bayesian Inference in Dynamic Econometric Models (Advanced Texts in Econometrics) 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  März 2000  
    Genre:  Wirtschaft / Recht 
    ISBN:  9780198773122 
    EAN-Code: 
    9780198773122 
    Verlag:  Oxford University Press, USA 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Serie:  Advanced Texts in Econometrics  
    Dimensionen:  H 234 mm / B 156 mm / D 22 mm 
    Gewicht:  689 gr 
    Seiten:  366 
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    Inhalt:
    This book contains an up-to-date coverage of the last twenty years advances in Bayesian inference in econometrics, with an emphasis on dynamic models. It shows how to treat Bayesian inference in non linear models, by integrating the useful developments of numerical integration techniques based on simulations (such as Markov Chain Monte Carlo methods), and the long available analytical results of Bayesian inference for linear regression models. It thus covers a broad range of rather recent models for economic time series, such as non linear models, autoregressive conditional heteroskedastic regressions, and cointegrated vector autoregressive models. It contains also an extensive chapter on unit root inference from the Bayesian viewpoint. Several examples illustrate the methods.
      
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