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Bayesian Panel Data Model Based on Markov Chain Monte Carlo

机译:基于马尔可夫链蒙特卡洛的贝叶斯面板数据模型

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摘要

The general aim of this paper is to deal with problems of estimation , prediction, and model building for panel data model .Bayesian approach based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) employed to make inferences on panel data model coefficients under some conditions on the prior distribution . We investigate the posterior density and identify the analytic form of the Bayes factor for checking the model.
机译:本文的主要目的是解决面板数据模型的估计,预测和模型构建问题。基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯方法在一定条件下采用面板模型推断模型数据系数分布。我们调查后验密度,并确定用于检查模型的贝叶斯因子的解析形式。

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