Книга "Байесовский вывод в социальных науках" представляет новые модели, методы и техники, а также рассматривает важные прикладные задачи в политологии, социологии, экономике, маркетинге и финансах. Акцент делается на междисциплинарном охвате, книга опирается на недавний рост байесовской методологии и исследует множество тем в формулировании моделей, оценке и приложениях.
Книга представляет последние тренды и новые разработки в различных, но тесно взаимосвязанных областях исследований в социальных науках. Она способствует передаче новых идей и методологий между дисциплинами, сохраняя управляемость, целостность и четкий фокус.
Книга содержит инновационные методологии и новаторские применения, а также новые теоретические разработки и подходы к моделированию, включая формулировку и анализ моделей с частичной наблюдаемостью, отбором образцов и неполными данными. Дополнительные области исследований включают байесовское получение эмпирической функции правдоподобия и метода моментов, а также анализ моделей эффекта лечения с эндогенностью.
В книге уделяется внимание практической реализации, обзору и расширению алгоритмов оценки, а также исследуются инновационные применения в множестве областей. Рассматриваются методы и алгоритмы анализа временных рядов для моделей со стохастической изменчивостью, динамических факторов и временными параметрами.
Дополнительные особенности книги:
-
Прикладные задачи и кейсы, освещающие оценку активов при распределениях с толстыми хвостами, моделирование безразличия к цене и сегментацию рынка, анализ динамических сетей, этнические меньшинства и гражданская война, эффекты выбора школы, деловые циклы и макроэкономические показатели.
-
Современные вычислительные инструменты и алгоритмы Монте-Карло цепей Маркова с сопутствующими материалами, доступными на веб-сайте книги.
-
Междисциплинарный охват ведущими международными учеными и практиками.
Книга идеально подходит в качестве справочника для исследователей в области экономики, политологии, социологии и бизнеса, а также ценный ресурс для государственных учреждений и регулирующих органов. Она также полезна для курсов прикладной эконометрики, статистики, математического моделирования и имитации, численных методов, вычислительного анализа и социальных наук в аспирантуре.
Электронная Книга «Bayesian Inference in the Social Sciences - Группа авторов» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118771181
Описание книги от Группа авторов
Presents new models, methods, and techniques and considers important real-world applications in political science, sociology, economics, marketing, and finance Emphasizing interdisciplinary coverage, Bayesian Inference in the Social Sciences builds upon the recent growth in Bayesian methodology and examines an array of topics in model formulation, estimation, and applications. The book presents recent and trending developments in a diverse, yet closely integrated, set of research topics within the social sciences and facilitates the transmission of new ideas and methodology across disciplines while maintaining manageability, coherence, and a clear focus. Bayesian Inference in the Social Sciences features innovative methodology and novel applications in addition to new theoretical developments and modeling approaches, including the formulation and analysis of models with partial observability, sample selection, and incomplete data. Additional areas of inquiry include a Bayesian derivation of empirical likelihood and method of moment estimators, and the analysis of treatment effect models with endogeneity. The book emphasizes practical implementation, reviews and extends estimation algorithms, and examines innovative applications in a multitude of fields. Time series techniques and algorithms are discussed for stochastic volatility, dynamic factor, and time-varying parameter models. Additional features include: Real-world applications and case studies that highlight asset pricing under fat-tailed distributions, price indifference modeling and market segmentation, analysis of dynamic networks, ethnic minorities and civil war, school choice effects, and business cycles and macroeconomic performance State-of-the-art computational tools and Markov chain Monte Carlo algorithms with related materials available via the book’s supplemental website Interdisciplinary coverage from well-known international scholars and practitioners Bayesian Inference in the Social Sciences is an ideal reference for researchers in economics, political science, sociology, and business as well as an excellent resource for academic, government, and regulation agencies. The book is also useful for graduate-level courses in applied econometrics, statistics, mathematical modeling and simulation, numerical methods, computational analysis, and the social sciences.
