Introducere în econometria bayesiană

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit recenzii mixte, unii lăudând-o ca fiind o introducere utilă în econometria bayesiană și potrivită pentru studenți și cercetători, în timp ce alții o critică pentru organizarea slabă, dependența de referințe învechite și problemele cu soluțiile de codificare ale autorului.

⬤ Introducere bună în tehnicile bayesiene
⬤ explicații clare și aplicații pe date reale
⬤ capitole scurte și concentrate
⬤ exerciții valoroase
⬤ potrivit pentru cei cu ceva cunoștințe de programare și statistică
⬤ considerat un bun raport calitate/preț.

⬤ Scrierea și organizarea autorului sunt criticate
⬤ dependență mare de referințe învechite
⬤ presupunerea că cititorii au cunoștințe prealabile despre lucrările la care se face referire
⬤ soluțiile de codare sunt dezordonate și confuze
⬤ unii consideră că îi lipsește profunzimea în comparație cu alte texte bayesiene.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Introduction to Bayesian Econometrics

Conținutul cărții:

Acest manual, aflat acum la a doua ediție, este o introducere în econometrie din punct de vedere bayesian. Acesta începe cu o explicație a ideilor de bază ale probabilității subiective și arată cum probabilitățile subiective trebuie să se supună regulilor obișnuite ale probabilității pentru a asigura coerența.

Se trece apoi la definițiile funcției de verosimilitate, distribuțiilor anterioare și distribuțiilor posterioare. Se explică modul în care distribuțiile posterioare reprezintă baza pentru inferență și se explorează proprietățile lor de bază. Distribuția Bernoulli este utilizată ca un exemplu simplu.

Sunt luate în considerare diverse metode de specificare a distribuțiilor anterioare, cu accent special pe considerațiile legate de subiect și pe capacitatea de schimb. Modelul de regresie este examinat pentru a arăta modul în care metodele analitice pot eșua în derivarea distribuțiilor posterioare marginale, ceea ce conduce la o explicație a metodelor de simulare clasice și Markov chain Monte Carlo (MCMC).

Aceasta din urmă este precedată de o scurtă introducere în lanțurile Markov. Restul cărții se referă la aplicații ale teoriei la modele importante care sunt utilizate în economie, științe politice, biostatistică și alte domenii aplicate.

Noutățile celei de-a doua ediții sunt un capitol privind regresia semiparametrică și noi secțiuni privind modelele probit ordinal, răspuns la item, analiză factorială, ARCH-GARCH și volatilitate stocastică. Noua ediție pune, de asemenea, accentul pe limbajul de programare R, care a devenit cel mai utilizat mediu pentru statisticile bayesiene.