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文档简介

1、马尔科夫链蒙特卡洛模拟（MCMC）原理以及应用经典计量经济学与贝叶斯计量经济学 Classical Bayesion经济理论理论模型设计模型参数的估计模型的检验样本数据搜集样本数据的信息先验信息贝叶斯定理后验理论模型模型的参数估计模型的检验 蒙特卡洛统计模拟 目的：依概率 分布抽样产生随机数 特点：大量的反复抽样实验1）直接抽样方法：用于完全已知概率分布。2）mcmc方法：用于不完全已知概率分布和完全已知概率分布抽样失效的。蒙特卡洛模拟简单的例子：N=100000;x=rand(N,1);y=rand(N,1);count=0;for i=1:Nif (x(i)2+y(i)2m?ENDNOYE

2、St=t+1NOYES Bayesion建模 Classical Bayesion nnxxxxy.3322110().)(22110DxxxuuDyinn winbugs的建模建模过程：（1）设置参数的先验分布以及初始值（2）设置参数和变量之间的逻辑关系（3）载入样本观察值以及样本个数exa：有10种水泵，假设发生故障的水泵个数xi服从泊松分布 i表示i水泵发生故障的概率，ti表示运行的时间。)(iiitpoissonxxi5151431911422ti94.315.762.91265.2431.31.051.052.110.5model; alpha dexp( 1.0) beta dgamma( 0.1, 1.0) for( i in 1 : N ) thetai dgamma(alpha,beta) for( i in 1 : N ) lambdai - thetai * ti for( i in 1 : N ) xi dpois(lambdai) xpoisson（）=i*ti层次结构模型，D（，）参数求解：（1）迭代（2）取得后验分布的样本值（3）丢弃（burn in）非平稳分布的样本值（4）根据剩下的样本值做各种统计推断12 23 34 45 5( , )logit( )(0,)jiiiiiiiijarBin

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