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Semiparametric Bayesian estimation of dynamic discrete choice models
Autor*in:
Norets, Andriy
;
Shimizu, Kenichi
Erschienen:
[2022]
Verlag: [Adam Smith Business School], [Glasgow]
Bibliographische Angaben
Zugang
Export
Zugang:
Verlag
(kostenfrei)
Verlag
(kostenfrei)
Kiel: ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
Standort:
ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
Signatur:
VS 536
Fernleihe:
keine Fernleihe
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Quelle:
Verbundkataloge
Sprache:
Englisch
Medientyp:
Buch (Monographie)
Format:
Online
Auflage/Ausgabe:
This version: February 9, 2022
Schriftenreihe:
Working paper series / University of Glasgow, Adam Smith Business School ; paper no. 2022, 06 (January 2022)
Schlagworte:
Dynamic Discrete choice
;
Bayesian nonparametrics
;
set identification
;
location-scale mixtures
;
MCMC
;
Hamiltonian Monte Carlo
;
reversible jump
Umfang:
1 Online-Ressource (circa 67 Seiten), Illustrationen