貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿理論及應(yīng)用

第1章 貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)緒論 001
1.1 貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的起源和發(fā)展 002
1.1.1 貝葉斯結(jié)構(gòu)性分析的意義 002
1.1.2 貝葉斯參數(shù)方法的發(fā)展 003
1.1.3 貝葉斯非參數(shù)方法的前沿 004
1.2 貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的蒙特卡羅模擬方法 004
1.2.1 數(shù)值積分與貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 004
1.2.2 隨機(jī)模擬與貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 005
1.2.3 概率編程與貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 005
1.3 本章小結(jié) 006
第2章 貝葉斯參數(shù)方法 007
2.1 概率分布 008
2.1.1 Bernoulli分布 008
2.1.2 Binomial分布 009
2.1.3 Multinomial分布 010
2.1.4 Poisson分布 010
2.1.5 均勻分布 011
2.1.6 Beta分布 011
2.1.7 Dirichlet分布 013
2.1.8 指數(shù)分布 015
2.1.9 Gamma分布 015
2.1.10 逆Gamma分布 016
2.1.11 正態(tài)分布 016
2.1.12 多元正態(tài)分布 017
2.2 貝葉斯推斷的原理和算法 018
2.2.1 貝葉斯推斷的原理 018
2.2.2 Gibbs抽樣算法 019
2.2.3 HMC抽樣算法 021
2.3 本章小結(jié) 028
第3章 無限狀態(tài)Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型 030
3.1 Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型 031
3.1.1 固定狀態(tài)數(shù)量的Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型 031
3.1.2 無限狀態(tài)Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型 032
3.2 貝葉斯非參數(shù)方法 033
3.2.1 Sticky HDP-HMM隨機(jī)過程 033
3.2.2 多步移動(dòng)策略的Gibbs抽樣算法 033
3.2.3 貝葉斯非參數(shù)方法的應(yīng)用 034
3.3 本章小結(jié) 035
第4章 通脹率動(dòng)態(tài)與通脹慣性度量 036
4.1 貨幣政策與通脹慣性 037
4.1.1 貝葉斯非參數(shù)方法度量通脹慣性 037
4.1.2 通脹慣性理論與計(jì)量結(jié)果的爭(zhēng)議 038
4.1.3 菲利普斯曲線、利率規(guī)則與通脹慣性 040
4.1.4 通脹慣性的度量 042
4.1.5 通脹慣性與貨幣政策的實(shí)證分析 044
4.2 通脹慣性與通貨緊縮 058
4.2.1 CPI與PPI的背離 058
4.2.2 生產(chǎn)力標(biāo)準(zhǔn) 059
4.2.3 通脹率動(dòng)態(tài)與價(jià)格指標(biāo)的慣性度量 060
4.3 本章小結(jié) 065
第5章 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的穩(wěn)定性測(cè)度與經(jīng)驗(yàn)分析 068
5.1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換階段的動(dòng)態(tài)趨勢(shì) 069
5.1.1 貝葉斯非參數(shù)方法測(cè)度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定性 069
5.1.2 Markov區(qū)制時(shí)變的測(cè)度模型 071
5.1.3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率過程的動(dòng)態(tài)分析與對(duì)比 073
5.2 中日經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通脹動(dòng)態(tài)的經(jīng)驗(yàn)分析與對(duì)比 079
5.2.1 日本經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通脹過程的計(jì)量分析 080
5.2.2 日本貨幣政策的理論基礎(chǔ)與執(zhí)行效果的計(jì)量分析 086
5.2.3 中國(guó)近期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通脹過程的計(jì)量分析 090
5.3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定性測(cè)度的國(guó)際對(duì)比 093
5.3.1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的穩(wěn)定性分析 095
5.3.2 價(jià)格指數(shù)增長(zhǎng)率的穩(wěn)定性分析 103
5.4 本章小結(jié) 110
第6章 價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制的多元時(shí)變分析 111
6.1 我國(guó)價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制的多元時(shí)變分析 112
6.1.1 使用貝葉斯非參數(shù)方法分析價(jià)格傳導(dǎo) 112
6.1.2 價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制的文獻(xiàn)綜述 113
6.1.3 測(cè)度多元時(shí)變因果關(guān)系的RTV-VAR模型 114
6.1.4 我國(guó)價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制的核心結(jié)構(gòu) 116
6.1.5 我國(guó)價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制的動(dòng)態(tài)演變過程 129
6.2 需求效應(yīng)的時(shí)變特征分析 137
6.2.1 CPI與PPI的二元RTV-VAR模型 137
6.2.2 考慮外部需求影響下的需求拉動(dòng)效應(yīng) 139
6.2.3 考慮貨幣投入變化影響下的需求拉動(dòng)效應(yīng) 141
6.2.4 考慮生產(chǎn)成本因素影響下的需求拉動(dòng)效應(yīng) 143
6.2.5 綜合考慮外需與貨幣投入變化影響下的需求拉動(dòng)效應(yīng) 145
6.3 供給效應(yīng)的時(shí)變特征分析 146
6.3.1 生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)的結(jié)構(gòu)性分化 146
6.3.2 供給效應(yīng)的時(shí)變分析 148
6.3.3 貨幣效應(yīng)的時(shí)變分析 151
6.4 本章小結(jié) 152
第7章 股票市場(chǎng)泡沫的實(shí)證檢驗(yàn) 154
7.1 模型選擇的經(jīng)濟(jì)含義 155
7.2 資產(chǎn)價(jià)格泡沫的文獻(xiàn)評(píng)述 155
7.3 中國(guó)股市的實(shí)證分析 158
7.3.1 數(shù)據(jù)處理與模型選擇 158
7.3.2 市場(chǎng)情緒與周期性破滅泡沫特征分析 160
7.3.3 實(shí)證結(jié)果的先驗(yàn)敏感性分析 169
7.4 本章小結(jié) 170
第8章 匯率彈性與收入彈性的協(xié)整模型 172
8.1 時(shí)變參數(shù)的結(jié)構(gòu)模型 173
8.2 匯率彈性與收入彈性的文獻(xiàn)綜述 173
8.3 理論分析與計(jì)量模型 175
8.4 實(shí)證分析 176
8.4.1 數(shù)據(jù)說明 176
8.4.2 模型選擇 179
8.4.3 匯率彈性的實(shí)證結(jié)果 180
8.4.4 收入彈性的實(shí)證結(jié)果 183
8.5 本章小結(jié) 185
第9章 費(fèi)雪效應(yīng)的誤差修正模型 186
9.1 費(fèi)雪效應(yīng) 187
9.2 費(fèi)雪效應(yīng)的協(xié)整分析 188
9.3 費(fèi)雪效應(yīng)的理論和計(jì)量模型 189
9.3.1 費(fèi)雪效應(yīng)的理論表述 189
9.3.2 費(fèi)雪效應(yīng)的線性化方程 189
9.3.3 名義利率與通貨膨脹率的誤差修正模型 190
9.4 無限狀態(tài)Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移誤差修正模型 190
9.4.1 構(gòu)建IMS-VECM模型 190
9.4.2 估計(jì)IMS-VECM模型的貝葉斯方法 192
9.5 我國(guó)費(fèi)雪效應(yīng)的實(shí)證分析 193
9.5.1 數(shù)據(jù)選取和參數(shù)估計(jì) 193
9.5.2 費(fèi)雪效應(yīng)轉(zhuǎn)換機(jī)制的動(dòng)態(tài)識(shí)別 196
9.6 本章小結(jié) 201
參考文獻(xiàn) 203