本書圍繞貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用的統(tǒng)計(jì)量，即貝葉斯因子，系統(tǒng)性地梳理和介紹基于冪后驗(yàn)的貝葉斯因子的計(jì)算方法，從研究背景、文獻(xiàn)回顧、理論介紹、算法提出、性質(zhì)證明、應(yīng)用實(shí)例、編程實(shí)現(xiàn)、不足及未來展望等方面進(jìn)行了全面和詳細(xì)的總結(jié)。本書提出的貝葉斯因子估計(jì)方法不僅可以應(yīng)用到金融領(lǐng)域，還可以拓展到其他領(lǐng)域。該方法可以作為一種通用的方法，用于其他科學(xué)領(lǐng)域的模型比較、模型平均問題。因此，本書的研究成果具有潛在的、廣泛的應(yīng)用前景。
汪念玲，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院講師、碩士生導(dǎo)師。研究方向?yàn)榻鹑谟?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融風(fēng)險(xiǎn)管理等。近年來，在Journal of Econometrics、International Review of Financial Analysis、Economic Modelling、Finance Research Letters、International Review of Finance、 Applied Economics Letters等國(guó)際權(quán)威期刊發(fā)表論文多篇，主持國(guó)家自然科學(xué)基金委青年科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)。
目錄
第一章 緒論
第一節(jié) 引言
第二節(jié) 貝葉斯因子的起源
第三節(jié) 貝葉斯因子的應(yīng)用
第四節(jié) 貝葉斯因子的困境
第五節(jié) 本書結(jié)構(gòu)及相關(guān)數(shù)學(xué)符號(hào)說明
第二章 冪后驗(yàn)的定義及性質(zhì)
第一節(jié) 后驗(yàn)分布及其伯恩斯坦-馮-米塞斯定理
第二節(jié) 冪后驗(yàn)分布及其伯恩斯坦-馮-米塞斯定理
第三節(jié) 基于冪后驗(yàn)的邊際似然的傳統(tǒng)算法
第三章 貝葉斯因子計(jì)算：基于冪后驗(yàn)和重要性抽樣的改進(jìn)算法
第一節(jié) TI-LWY算法
第二節(jié) SS-LWY算法
第三節(jié) 假設(shè)條件
第四節(jié) 理論性質(zhì)
第五節(jié) 應(yīng)用實(shí)例：線性回歸模型
第六節(jié) 應(yīng)用實(shí)例：Copula模型
第四章 貝葉斯因子計(jì)算：基于冪后驗(yàn)、重要性抽樣和泰勒展開的改進(jìn)算法
第一節(jié) TI-LWY2算法
第二節(jié) SS-LWY2算法
第三節(jié) 應(yīng)用實(shí)例：線性回歸模型
第四節(jié) 應(yīng)用實(shí)例：Copula模型
第五章 貝葉斯因子計(jì)算：基于R語言的有效實(shí)現(xiàn)
第一節(jié) R語言基礎(chǔ)
第二節(jié) 基于R語言的貝葉斯抽樣
第三節(jié) 基于R語言的貝葉斯因子計(jì)算
第六章 結(jié)論及未來展望
第一節(jié) 結(jié)論
第二節(jié) 不足之處及研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 定理2-1的證明
附錄2 定理3-1的證明
附錄3 定理3-2的證明
附錄4 第三章四個(gè)推論的證明
附錄5 定理4-1的證明
附錄6 推論4-1的證明
附錄7 R代碼
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