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內容簡介： 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。 關於作者： 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。 目錄： 目录 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

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