随着大数据时代的到来，贝叶斯方法已经在人工智能、机器学习、数据挖掘和模式识别等学术界和工业界诸多领域取得重要突破和迅速发展。本书简洁明晰地阐述了贝叶斯方法在VAR模型、状态空间模型、随机流动率模型、动态因子模型、TVP-VAR模型FAVAR模型、TVP-FAVAR模型等主流实证宏观模型中的应用，并着重介绍了贝叶斯统计计算中的马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（MCMC）以及最新发展的贝叶斯随机搜寻模型选择方法（SSVS）。作者还提供了书中所有案例的Matlab代码，便于读者学习模仿。本书可供宏观经济学和计量经济学相关领域的研究者参考使用，也可作为统计学、经济学和管理科学与工程相关专业高年级本科生、硕士研究生和博士研究生的辅助教材。

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