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所学课程的教学教科书和示例

下面是由Estima提供的课程的材料列表。课程材料可以单独订购,课程中包括PDF格式的手册,包括课程讲义,以及示例程序,数据集和课程中使用的RATS程序。

ARCH/GARCH和波动模型(Volatility Models)

包含单变量和多变量ARCH和GARCH模型,使用内置的带有更通用的似然最大化和估计技术的GARCH指令和估计。包括被RATS用户经常下载的文献的详细讨论。

面板数据(Panel Data)

包括面板数据计量经济学技术,重点是时间序列概念,包括动态面板(Dynamic Panels)处理,单位根检验(Unit Root Tests),协整(Cointegration)和向量自回归(Vector Autoregression)模型。也包含了几个用于面板数据的Gibbs抽样的示例,以及线性和非线性随机效应,随机系统模型和VAR的应用。

结构突变(Structural Breaks)和Switching模型

包含了大量的材料,包括结构突变和阀值效应检验,阀值自回归(threshold utoregression,TAR)估计和平滑转换模型(smooth transition models,STAR),内生 Markov switching模型和Markov switching VAR,状态空间(State Space), ARCH和GARCH模型。包含极大似然和贝叶斯(Bayesian)估计技术。

向量自回归(Vector Autoregressions)

本课程涵盖了识别和估计VAR模型,计算脉冲响应(impulse responses)和方差分解(variance decompositions),historical decomposition,和counterfactual simulations,结构化和半结构化VAR和符号约束(sign restrictions).We focus on techniques designed to elicit information from the data without the use of informative Bayesian priors (查看Bayesian Econometrics课程来了解Bayesian技术的处理).

状态空间和DSGE模型

本课程的状态空间部分大部分基于Durbin 和Koopman的Time Series Analysis by State Space Methods书籍,补充材料来自Harvey的Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter书籍,以及West和Harrison的Bayesian Forecasting and Dynamic Models书籍。

大概三分之二的课程集中在状态空间模型,剩余部分为DSGE模型。示例程序需要RATS 7.0及更高版本。

贝叶斯计量经济学(Bayesian Econometrics)

课程大部分的内容是配合Gary Koop的书籍(Bayesian Econometrics),尽管它也涵盖了一些没有包含在列表中主题(比如Bayesian VARs)。

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