Complete and Incomplete Econometric Models - John Geweke

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Complete and Incomplete Econometric Models (eBook)

John Geweke (Autor)

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2010
176 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-1-4008-3524-9 (ISBN)

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Econometric models are widely used in the creation and evaluation of economic policy in the public and private sectors. But these models are useful only if they adequately account for the phenomena in question, and they can be quite misleading if they do not. In response, econometricians have developed tests and other checks for model adequacy. All of these methods, however, take as given the specification of the model to be tested. In this book, John Geweke addresses the critical earlier stage of model development, the point at which potential models are inherently incomplete. Summarizing and extending recent advances in Bayesian econometrics, Geweke shows how simple modern simulation methods can complement the creative process of model formulation. These methods, which are accessible to economics PhD students as well as to practicing applied econometricians, streamline the processes of model development and specification checking. Complete with illustrations from a wide variety of applications, this is an important contribution to econometrics that will interest economists and PhD students alike.

John Geweke is Distinguished Research Professor at the University of Technology Sydney, and research professor at the University of Colorado. He is the coeditor of the Journal of Econometrics and his most recent previous book is Contemporary Bayesian Econometrics and Statistics (Wiley).

Erscheint lt. Verlag	8.2.2010
Reihe/Serie	The Econometric and Tinbergen Institutes Lectures
Reihe/Serie	The Econometric and Tinbergen Institutes Lectures
Zusatzinfo	23 line illus. 12 tables.
Verlagsort	Princeton
Sprache	englisch
Themenwelt	Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre ► Ökonometrie
Schlagworte	Accuracy and precision • Almost surely • Ancillary statistic • Approximation • arithmetic • autocorrelation • Autoregressive conditional heteroskedasticity • Autoregressive model • Bayes factor • Bayesian • Bayesian Econometrics • Bayesian inference • Bayesian Network • Bayesian probability • Bayesian Statistics • Behavioral Economics • Big O notation • central limit theorem • Closed-form expression • combination • Complexity • Conditional probability distribution • conjecture • Copula (probability theory) • Decile • Decision-Making • Decision problem • Decision Theory • dividend • dynamic stochastic general equilibrium • Econometric model • Econometric Theory • Empirical distribution function • estimation • Estimation theory • Excess Kurtosis • existential quantification • General Equilibrium Theory • Generalized method of moments • Importance Sampling • Independent and identically distributed random variables • inference • Joint probability distribution • Kernel smoother • kurtosis • Latent Variable • Likelihood Function • Likelihood Principle • Likelihood-ratio test • linear prediction • Loss Function • Macroeconomics • Marginal distribution • marginal likelihood • Markov Chain • Markov Chain Monte Carlo • Mean squared error • Mixture model • Model Checking • Model Selection • Moment-generating function • Moment (mathematics) • Monte Carlo Algorithm • natural logarithm • null hypothesis • Observable • optimization problem • Parameter • parametric model • Point Estimation • Posterior predictive distribution • posterior probability • Prediction • predictive analytics • Preference (economics) • Price index • Prior probability • Probability • probability integral transform • Probability space • p-value • Quantity • Random Variable • Regression Analysis • Relative value (economics) • Risk Aversion • Scale Parameter • Scoring rule • Skewness • Special case • standard deviation • standard error • Statistic • Statistical hypothesis testing • Stochastic process • Stochastic volatility • Uncertainty • Utility • Variable (mathematics) • Variance
ISBN-10	1-4008-3524-0 / 1400835240
ISBN-13	978-1-4008-3524-9 / 9781400835249

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