BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Pandey Ranjita (University of Delhi), Chaturvedi Anoop (University of Allahabad)
Tytuł
Bayesian Inference for State Space Model with Panel Data
Źródło
Statistics in Transition, 2016, vol. 17, nr 2, s. 211-219, bibliogr. s. 219
Słowa kluczowe
Wnioskowanie bayesowskie, Dane panelowe, Proces podejmowania decyzji, Model przestrzeni stanu
Bayesian inference, Panel data, Decision making process, State space model
Uwagi
summ.
Abstrakt
The present work explores panel data set-up in a Bayesian state space model. The conditional posterior densities of parameters are utilized to determine the marginal posterior densities using the Gibbs sampler. An efficient one step ahead predictive density mechanism is developed to further the state of art in prediction-based decision making. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. BALTAGI, B. H., (2008). Econometric analysis of panel data. Wiley.
  2. CHAMBERLAIN, G., (1982). Multivariate regression models for panel data, Journal of Econometrics 18, No. 1.
  3. HAUSMAN, J., (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica 46, No. 6.
  4. HAUSMAN, J., TAYLOR, W., (1981). Panel data and unobservable individual effects. Econometrica 49, No. 6.
  5. MADDALA, G. S., (1971). The use of variance components models in pooling cross- section and time series data. Econometrica 39, No. 2.
  6. MUNDLAK, Y., (1978). On the pooling of time series and cross section data. Econometrica 46, No. 1.
  7. TIWARI, R. C., YANG, Y., ZALKIKAR, J. N., (1996). Time series analysis of BOD data using the Gibbs sampler. Enviormetrics 7: 567-78.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1234-7655
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu