Bayesian Estimation of DSGE Models
Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used i...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Herbst, Edward P. - 1984- [verfasserIn] |
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| Format: |
E-Book |
|---|---|
| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Princeton, NJ: Princeton University Press ; 2016 ©2016 |
|---|
| Rechteinformationen: |
Restricted Access |
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| Systematik: |
|
|---|
| Umfang: |
1 online resource |
|---|---|
| Beschreibung: |
Mode of access: Internet via World Wide Web. |
| Weitere Ausgabe: |
Erscheint auch als Druck-Ausgabe Herbst, Edward P., 1984 -: Bayesian estimation of DSGE models - Princeton : Princeton University Press, 2016 |
|---|
| Reihe: |
The Econometric and Tinbergen Institutes Lectures |
|---|
| Links: |
Link aufrufen |
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| ISBN: |
978-1-4008-7373-9 |
| DOI / URN: |
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| 520 | |a Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. | ||
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| 776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Druck-Ausgabe |a Herbst, Edward P., 1984 - |t Bayesian estimation of DSGE models |d Princeton : Princeton University Press, 2016 |h xix, 275 Seiten |w (DE-627)844996564 |w (DE-576)463043979 |z 9780691161082 |
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Frontmatter -- -- Contents -- -- Figures -- -- Tables -- -- Series Editors’ Introduction -- -- Preface -- -- Part I. Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index |
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Frontmatter -- -- Contents -- -- Figures -- -- Tables -- -- Series Editors’ Introduction -- -- Preface -- -- Part I. Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index Herbst, Edward P. 1984- misc HB145 rvk QH 233 rvk QH 237 rvk QH 239 msc *91-02 msc 91B51 msc 91B70 msc 62P20 bkl 31.70 stw DSGE-Modell stw Bayes-Statistik stw Schätztheorie stw Theorie misc Econometrics misc Equilibrium (Economics) misc Stochastic analysis misc Bayesian statistical decision theory misc Equilibrium (Economics); Mathematical models misc Bayesian statistical decision theory. misc Econometrics. misc Equilibrium (Economics). misc Stochastic analysis. misc BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics misc AR processes misc Bayesian analysis misc Bayesian estimation misc Bayesian inference misc Bayesian versions misc DSGE model misc DSGE models misc Gaussian linear regression misc Kalman filter misc MCMC algorithms misc MCMC methods misc MH samplers misc Monte Carlo method misc New Keynesian DSGE model misc New Keynesian model misc PFMH algorithm misc PMCMC misc RMWHV algorithm misc RWMH algorithm misc SMC algorithm misc SMC algorithms misc VAR processes misc algorithm misc autoregressive model misc bootstrap filter misc calculus of probability misc central bank misc central banks misc computation misc dynamic stochastic general equilibrium gnd Stochastisches dynamisches System gnd Allgemeines Gleichgewichtsmodell gnd Bayes-Entscheidungstheorie gnd Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren 31 E-Book DeGruyter 2001 eBook-DeGruyter-EBS-2021-2022 2027 ebook Bayesian Estimation of DSGE Models |
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Herbst, Edward P. |
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10.1515/9781400873739 |
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bayesian estimation of dsge models |
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Bayesian Estimation of DSGE Models |
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Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. |
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Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. |
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Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. |
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Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English 1.1\x DSGE-Modell (DE-627)799223638 (DE-2867)29883-0 stw 1.2\x Bayes-Statistik (DE-627)091350069 (DE-2867)15163-4 stw 1.3\x Schätztheorie (DE-627)091387884 (DE-2867)15272-6 stw 1.4\x Theorie (DE-627)091394902 (DE-2867)19073-6 stw Econometrics Equilibrium (Economics) Mathematical models Stochastic analysis Bayesian statistical decision theory Equilibrium (Economics); Mathematical models Bayesian statistical decision theory. Econometrics. Equilibrium (Economics). Stochastic analysis. BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics AR processes Bayesian analysis Bayesian estimation Bayesian inference Bayesian versions DSGE model DSGE models Gaussian linear regression Kalman filter MCMC algorithms MCMC methods MH samplers Monte Carlo method New Keynesian DSGE model New Keynesian model PFMH algorithm PMCMC RMWHV algorithm RWMH algorithm SMC algorithm SMC algorithms VAR processes algorithm autoregressive model bootstrap filter calculus of probability central bank central banks computation dynamic stochastic general equilibrium s (DE-588)4305316-6 (DE-627)123187486 (DE-576)211076139 Stochastisches dynamisches System gnd s (DE-588)4210294-7 (DE-627)105097632 (DE-576)210197358 Allgemeines Gleichgewichtsmodell gnd s (DE-588)4144220-9 (DE-627)105599956 (DE-576)209732377 Bayes-Entscheidungstheorie gnd s (DE-588)4508520-1 (DE-627)246780517 (DE-576)213167204 Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren gnd DE-101 Schorfheide, Frank oth 9780691161082 : print Erscheint auch als print 9780691161082 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Herbst, Edward P., 1984 - Bayesian estimation of DSGE models Princeton : Princeton University Press, 2016 xix, 275 Seiten (DE-627)844996564 (DE-576)463043979 9780691161082 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Verlag Volltext https://www.degruyter.com/isbn/9781400873739 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig http://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg Verlag Cover https://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg X:GRUY Cover https://zbmath.org/?q=an:1362.91001 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://www.degruyter.com/cover/covers/9781400873739.jpg X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DGG ZDB-23-DGG EBA-BACKALL EBA-CL-LAEC EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 QH 233 Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie (DE-627)127149115X (DE-625)rvk/141548: (DE-576)20149115X QH 237 Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen (DE-627)1271481081 (DE-625)rvk/141552: (DE-576)201481081 QH 239 Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation (DE-627)127150524X (DE-625)rvk/141554: (DE-576)20150524X 31.70 Wahrscheinlichkeitsrechnung SEPA (DE-627)106408070 BO 045F 339.501/519542 045F 339.501519542 21 01 0046 1835104320 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 23-12-18 22 01 0018 4108272455 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 31-03-22 23 01 0830 1653381000 olr-degruyter3 i z 18-12-16 24 01 0008 380557035X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 26 01 0206 4495461982 OLR-DGW Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. znz 04-03-24 31 01 0027 3868662391 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 21-02-21 34 01 3551 4077967155 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 03-03-22 65 01 0003 4418644822 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 02-03-17 95 01 3095 1729913962 OLR-DEGRUYTER Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 11-12-17 110 01 3110 1809607531 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 02-10-18 120 01 0715 1644469197 Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-11-16 120 02 0715 3577083018 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 20-01-20 122 01 0897 1651566542 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 09-03-22 736 01 4736 4492518347 DeGryuterEBS2024 verv zeg 27-02-24 2001 01 DE-21 3938332344 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 14-06-21 2006 01 DE-14 4433102504 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 12-12-23 2010 01 DE-15 4433050253 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 12-12-23 2020 01 DE-Ch1 4439846009 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-12-23 2027 01 DE-105 4462355784 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 18-01-24 2044 01 DE-751 4587870560 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 06-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490822162 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 25-02-24 2050 01 DE-Zi4 4439846017 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English 1.1\x DSGE-Modell (DE-627)799223638 (DE-2867)29883-0 stw 1.2\x Bayes-Statistik (DE-627)091350069 (DE-2867)15163-4 stw 1.3\x Schätztheorie (DE-627)091387884 (DE-2867)15272-6 stw 1.4\x Theorie (DE-627)091394902 (DE-2867)19073-6 stw Econometrics Equilibrium (Economics) Mathematical models Stochastic analysis Bayesian statistical decision theory Equilibrium (Economics); Mathematical models Bayesian statistical decision theory. Econometrics. Equilibrium (Economics). Stochastic analysis. BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics AR processes Bayesian analysis Bayesian estimation Bayesian inference Bayesian versions DSGE model DSGE models Gaussian linear regression Kalman filter MCMC algorithms MCMC methods MH samplers Monte Carlo method New Keynesian DSGE model New Keynesian model PFMH algorithm PMCMC RMWHV algorithm RWMH algorithm SMC algorithm SMC algorithms VAR processes algorithm autoregressive model bootstrap filter calculus of probability central bank central banks computation dynamic stochastic general equilibrium s (DE-588)4305316-6 (DE-627)123187486 (DE-576)211076139 Stochastisches dynamisches System gnd s (DE-588)4210294-7 (DE-627)105097632 (DE-576)210197358 Allgemeines Gleichgewichtsmodell gnd s (DE-588)4144220-9 (DE-627)105599956 (DE-576)209732377 Bayes-Entscheidungstheorie gnd s (DE-588)4508520-1 (DE-627)246780517 (DE-576)213167204 Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren gnd DE-101 Schorfheide, Frank oth 9780691161082 : print Erscheint auch als print 9780691161082 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Herbst, Edward P., 1984 - Bayesian estimation of DSGE models Princeton : Princeton University Press, 2016 xix, 275 Seiten (DE-627)844996564 (DE-576)463043979 9780691161082 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Verlag Volltext https://www.degruyter.com/isbn/9781400873739 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig http://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg Verlag Cover https://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg X:GRUY Cover https://zbmath.org/?q=an:1362.91001 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://www.degruyter.com/cover/covers/9781400873739.jpg X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DGG ZDB-23-DGG EBA-BACKALL EBA-CL-LAEC EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 QH 233 Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie (DE-627)127149115X (DE-625)rvk/141548: (DE-576)20149115X QH 237 Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen (DE-627)1271481081 (DE-625)rvk/141552: (DE-576)201481081 QH 239 Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation (DE-627)127150524X (DE-625)rvk/141554: (DE-576)20150524X 31.70 Wahrscheinlichkeitsrechnung SEPA (DE-627)106408070 BO 045F 339.501/519542 045F 339.501519542 21 01 0046 1835104320 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 23-12-18 22 01 0018 4108272455 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 31-03-22 23 01 0830 1653381000 olr-degruyter3 i z 18-12-16 24 01 0008 380557035X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 26 01 0206 4495461982 OLR-DGW Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. znz 04-03-24 31 01 0027 3868662391 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 21-02-21 34 01 3551 4077967155 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 03-03-22 65 01 0003 4418644822 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 27-11-23 69 01 0009 3755514206 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 15-09-20 72 01 0035 174263172X OLR-DG-PDA11SSHE Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 18-01-18 90 01 3090 1667837737 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 02-03-17 95 01 3095 1729913962 OLR-DEGRUYTER Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 11-12-17 110 01 3110 1809607531 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 02-10-18 120 01 0715 1644469197 Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-11-16 120 02 0715 3577083018 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 20-01-20 122 01 0897 1651566542 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 09-03-22 736 01 4736 4492518347 DeGryuterEBS2024 verv zeg 27-02-24 2001 01 DE-21 3938332344 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 14-06-21 2006 01 DE-14 4433102504 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 12-12-23 2010 01 DE-15 4433050253 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 12-12-23 2020 01 DE-Ch1 4439846009 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-12-23 2027 01 DE-105 4462355784 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 18-01-24 2044 01 DE-751 4587870560 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 06-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490822162 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 25-02-24 2050 01 DE-Zi4 4439846017 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. Zugriff von auβerhalb nur für HSZG-Angehörige. l01 17-12-23 2063 01 DE-951 3823911163 00 --%%-- eBook de Gruyter n n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 11-12-20 2118 01 DE-Mh35 4443540768 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 23-12-23 21 01 0046 https://doi.org/10.1515/9781400873739 22 01 0018 Volltextzugang Campus http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 22 01 0018 Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/degruyterebooks/dx.doi.org/10.1515/9781400873739 23 01 0830 E-books (deGruyter) http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 24 01 0008 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 26 01 0206 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Volltext 31 01 0027 https://doi.org/10.1515/9781400873739 34 01 3551 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 65 01 0003 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 69 01 0009 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 72 01 0035 http://hanproxy.gwlb.de/han/degruyter/dx.doi.org/10.1515/9781400873739 90 01 3090 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 95 01 3095 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 110 01 3110 https://doi.org/10.1515/9781400873739 120 01 0715 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014933634003501 122 01 0897 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 130 01 0700 https://doi.org/10.1515/9781400873739 140 01 0839 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 147 01 3528 https://doi.org/10.1515/9781400873739 264 01 3264 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English 1.1\x DSGE-Modell (DE-627)799223638 (DE-2867)29883-0 stw 1.2\x Bayes-Statistik (DE-627)091350069 (DE-2867)15163-4 stw 1.3\x Schätztheorie (DE-627)091387884 (DE-2867)15272-6 stw 1.4\x Theorie (DE-627)091394902 (DE-2867)19073-6 stw Econometrics Equilibrium (Economics) Mathematical models Stochastic analysis Bayesian statistical decision theory Equilibrium (Economics); Mathematical models Bayesian statistical decision theory. Econometrics. Equilibrium (Economics). Stochastic analysis. BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics AR processes Bayesian analysis Bayesian estimation Bayesian inference Bayesian versions DSGE model DSGE models Gaussian linear regression Kalman filter MCMC algorithms MCMC methods MH samplers Monte Carlo method New Keynesian DSGE model New Keynesian model PFMH algorithm PMCMC RMWHV algorithm RWMH algorithm SMC algorithm SMC algorithms VAR processes algorithm autoregressive model bootstrap filter calculus of probability central bank central banks computation dynamic stochastic general equilibrium s (DE-588)4305316-6 (DE-627)123187486 (DE-576)211076139 Stochastisches dynamisches System gnd s (DE-588)4210294-7 (DE-627)105097632 (DE-576)210197358 Allgemeines Gleichgewichtsmodell gnd s (DE-588)4144220-9 (DE-627)105599956 (DE-576)209732377 Bayes-Entscheidungstheorie gnd s (DE-588)4508520-1 (DE-627)246780517 (DE-576)213167204 Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren gnd DE-101 Schorfheide, Frank oth 9780691161082 : print Erscheint auch als print 9780691161082 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Herbst, Edward P., 1984 - Bayesian estimation of DSGE models Princeton : Princeton University Press, 2016 xix, 275 Seiten (DE-627)844996564 (DE-576)463043979 9780691161082 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Verlag Volltext https://www.degruyter.com/isbn/9781400873739 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig http://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg Verlag Cover https://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg X:GRUY Cover https://zbmath.org/?q=an:1362.91001 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://www.degruyter.com/cover/covers/9781400873739.jpg X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DGG ZDB-23-DGG EBA-BACKALL EBA-CL-LAEC EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 QH 233 Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie (DE-627)127149115X (DE-625)rvk/141548: (DE-576)20149115X QH 237 Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen (DE-627)1271481081 (DE-625)rvk/141552: (DE-576)201481081 QH 239 Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation (DE-627)127150524X (DE-625)rvk/141554: (DE-576)20150524X 31.70 Wahrscheinlichkeitsrechnung SEPA (DE-627)106408070 BO 045F 339.501/519542 045F 339.501519542 21 01 0046 1835104320 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 23-12-18 22 01 0018 4108272455 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 31-03-22 23 01 0830 1653381000 olr-degruyter3 i z 18-12-16 24 01 0008 380557035X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 26 01 0206 4495461982 OLR-DGW Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. znz 04-03-24 31 01 0027 3868662391 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 21-02-21 34 01 3551 4077967155 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 03-03-22 65 01 0003 4418644822 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 02-03-17 95 01 3095 1729913962 OLR-DEGRUYTER Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 11-12-17 110 01 3110 1809607531 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 02-10-18 120 01 0715 1644469197 Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-11-16 120 02 0715 3577083018 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 20-01-20 122 01 0897 1651566542 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 09-03-22 736 01 4736 4492518347 DeGryuterEBS2024 verv zeg 27-02-24 2001 01 DE-21 3938332344 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 14-06-21 2006 01 DE-14 4433102504 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 12-12-23 2010 01 DE-15 4433050253 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 12-12-23 2020 01 DE-Ch1 4439846009 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-12-23 2027 01 DE-105 4462355784 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 18-01-24 2044 01 DE-751 4587870560 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 06-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490822162 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 25-02-24 2050 01 DE-Zi4 4439846017 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. Zugriff von auβerhalb nur für HSZG-Angehörige. l01 17-12-23 2063 01 DE-951 3823911163 00 --%%-- eBook de Gruyter n n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 11-12-20 2118 01 DE-Mh35 4443540768 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 23-12-23 21 01 0046 https://doi.org/10.1515/9781400873739 22 01 0018 Volltextzugang Campus http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 22 01 0018 Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/degruyterebooks/dx.doi.org/10.1515/9781400873739 23 01 0830 E-books (deGruyter) http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 24 01 0008 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 26 01 0206 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Volltext 31 01 0027 https://doi.org/10.1515/9781400873739 34 01 3551 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 65 01 0003 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 69 01 0009 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 72 01 0035 http://hanproxy.gwlb.de/han/degruyter/dx.doi.org/10.1515/9781400873739 90 01 3090 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 95 01 3095 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 110 01 3110 https://doi.org/10.1515/9781400873739 120 01 0715 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014933634003501 122 01 0897 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 130 01 0700 https://doi.org/10.1515/9781400873739 140 01 0839 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 147 01 3528 https://doi.org/10.1515/9781400873739 264 01 3264 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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9781400873739 978-1-4008-7373-9 10.1515/9781400873739 doi (DE-627)871509563 (DE-576)486656233 (DE-599)GBV871509563 (OCoLC)930489389 (OCoLC)930489389 (ZBM)1362.91001 (ZBM)1362.91001 (EBP)00595715X (DE-B1597)474395 DE-627 eng DE-627 rda eng XA-DE HB145 BUS069000 bisacsh BUS069030 bisacsh BUS061000 bisacsh BUS021000 bisacsh BUS021000 bisacsh QH 233 BSZ rvk (DE-625)rvk/141548: QH 237 BSZ rvk (DE-625)rvk/141552: QH 239 BSZ rvk (DE-625)rvk/141554: *91-02 msc 91B51 msc 91B70 msc 62P20 msc 31.70 bkl Herbst, Edward P. 1984- verfasserin (DE-588)1043671811 (DE-627)770803954 (DE-576)395202035 aut Bayesian Estimation of DSGE Models Edward P. Herbst, Frank Schorfheide Princeton, NJ Princeton University Press [2016] ©2016 1 online resource Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier The Econometric and Tinbergen Institutes Lectures Frontmatter -- -- Contents -- -- Figures -- -- Tables -- -- Series Editors’ Introduction -- -- Preface -- -- Part I. Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English 1.1\x DSGE-Modell (DE-627)799223638 (DE-2867)29883-0 stw 1.2\x Bayes-Statistik (DE-627)091350069 (DE-2867)15163-4 stw 1.3\x Schätztheorie (DE-627)091387884 (DE-2867)15272-6 stw 1.4\x Theorie (DE-627)091394902 (DE-2867)19073-6 stw Econometrics Equilibrium (Economics) Mathematical models Stochastic analysis Bayesian statistical decision theory Equilibrium (Economics); Mathematical models Bayesian statistical decision theory. Econometrics. Equilibrium (Economics). Stochastic analysis. BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics AR processes Bayesian analysis Bayesian estimation Bayesian inference Bayesian versions DSGE model DSGE models Gaussian linear regression Kalman filter MCMC algorithms MCMC methods MH samplers Monte Carlo method New Keynesian DSGE model New Keynesian model PFMH algorithm PMCMC RMWHV algorithm RWMH algorithm SMC algorithm SMC algorithms VAR processes algorithm autoregressive model bootstrap filter calculus of probability central bank central banks computation dynamic stochastic general equilibrium s (DE-588)4305316-6 (DE-627)123187486 (DE-576)211076139 Stochastisches dynamisches System gnd s (DE-588)4210294-7 (DE-627)105097632 (DE-576)210197358 Allgemeines Gleichgewichtsmodell gnd s (DE-588)4144220-9 (DE-627)105599956 (DE-576)209732377 Bayes-Entscheidungstheorie gnd s (DE-588)4508520-1 (DE-627)246780517 (DE-576)213167204 Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren gnd DE-101 Schorfheide, Frank oth 9780691161082 : print Erscheint auch als print 9780691161082 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Herbst, Edward P., 1984 - Bayesian estimation of DSGE models Princeton : Princeton University Press, 2016 xix, 275 Seiten (DE-627)844996564 (DE-576)463043979 9780691161082 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Verlag Volltext https://www.degruyter.com/isbn/9781400873739 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig http://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg Verlag Cover https://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg X:GRUY Cover https://zbmath.org/?q=an:1362.91001 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://www.degruyter.com/cover/covers/9781400873739.jpg X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DGG ZDB-23-DGG EBA-BACKALL EBA-CL-LAEC EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 QH 233 Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie (DE-627)127149115X (DE-625)rvk/141548: (DE-576)20149115X QH 237 Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen (DE-627)1271481081 (DE-625)rvk/141552: (DE-576)201481081 QH 239 Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation (DE-627)127150524X (DE-625)rvk/141554: (DE-576)20150524X 31.70 Wahrscheinlichkeitsrechnung SEPA (DE-627)106408070 BO 045F 339.501/519542 045F 339.501519542 21 01 0046 1835104320 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 23-12-18 22 01 0018 4108272455 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 31-03-22 23 01 0830 1653381000 olr-degruyter3 i z 18-12-16 24 01 0008 380557035X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 26 01 0206 4495461982 OLR-DGW Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. znz 04-03-24 31 01 0027 3868662391 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 21-02-21 34 01 3551 4077967155 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 03-03-22 65 01 0003 4418644822 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 02-03-17 95 01 3095 1729913962 OLR-DEGRUYTER Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 11-12-17 110 01 3110 1809607531 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 02-10-18 120 01 0715 1644469197 Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-11-16 120 02 0715 3577083018 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 20-01-20 122 01 0897 1651566542 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 09-03-22 736 01 4736 4492518347 DeGryuterEBS2024 verv zeg 27-02-24 2001 01 DE-21 3938332344 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 14-06-21 2006 01 DE-14 4433102504 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 12-12-23 2010 01 DE-15 4433050253 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 12-12-23 2020 01 DE-Ch1 4439846009 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-12-23 2027 01 DE-105 4462355784 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 18-01-24 2044 01 DE-751 4587870560 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 06-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490822162 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 25-02-24 2050 01 DE-Zi4 4439846017 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. Zugriff von auβerhalb nur für HSZG-Angehörige. l01 17-12-23 2063 01 DE-951 3823911163 00 --%%-- eBook de Gruyter n n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 11-12-20 2118 01 DE-Mh35 4443540768 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 23-12-23 21 01 0046 https://doi.org/10.1515/9781400873739 22 01 0018 Volltextzugang Campus http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 22 01 0018 Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/degruyterebooks/dx.doi.org/10.1515/9781400873739 23 01 0830 E-books (deGruyter) http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 24 01 0008 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 26 01 0206 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Volltext 31 01 0027 https://doi.org/10.1515/9781400873739 34 01 3551 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 65 01 0003 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 69 01 0009 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 72 01 0035 http://hanproxy.gwlb.de/han/degruyter/dx.doi.org/10.1515/9781400873739 90 01 3090 https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy 95 01 3095 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 110 01 3110 https://doi.org/10.1515/9781400873739 120 01 0715 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991014933634003501 122 01 0897 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 130 01 0700 https://doi.org/10.1515/9781400873739 140 01 0839 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 147 01 3528 https://doi.org/10.1515/9781400873739 264 01 3264 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions. Mode of access: Internet via World Wide Web. In English 1.1\x DSGE-Modell (DE-627)799223638 (DE-2867)29883-0 stw 1.2\x Bayes-Statistik (DE-627)091350069 (DE-2867)15163-4 stw 1.3\x Schätztheorie (DE-627)091387884 (DE-2867)15272-6 stw 1.4\x Theorie (DE-627)091394902 (DE-2867)19073-6 stw Econometrics Equilibrium (Economics) Mathematical models Stochastic analysis Bayesian statistical decision theory Equilibrium (Economics); Mathematical models Bayesian statistical decision theory. Econometrics. Equilibrium (Economics). Stochastic analysis. BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics AR processes Bayesian analysis Bayesian estimation Bayesian inference Bayesian versions DSGE model DSGE models Gaussian linear regression Kalman filter MCMC algorithms MCMC methods MH samplers Monte Carlo method New Keynesian DSGE model New Keynesian model PFMH algorithm PMCMC RMWHV algorithm RWMH algorithm SMC algorithm SMC algorithms VAR processes algorithm autoregressive model bootstrap filter calculus of probability central bank central banks computation dynamic stochastic general equilibrium s (DE-588)4305316-6 (DE-627)123187486 (DE-576)211076139 Stochastisches dynamisches System gnd s (DE-588)4210294-7 (DE-627)105097632 (DE-576)210197358 Allgemeines Gleichgewichtsmodell gnd s (DE-588)4144220-9 (DE-627)105599956 (DE-576)209732377 Bayes-Entscheidungstheorie gnd s (DE-588)4508520-1 (DE-627)246780517 (DE-576)213167204 Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren gnd DE-101 Schorfheide, Frank oth 9780691161082 : print Erscheint auch als print 9780691161082 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Herbst, Edward P., 1984 - Bayesian estimation of DSGE models Princeton : Princeton University Press, 2016 xix, 275 Seiten (DE-627)844996564 (DE-576)463043979 9780691161082 http://dx.doi.org/10.1515/9781400873739 Verlag Volltext https://www.degruyter.com/isbn/9781400873739 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9781400873739?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig http://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg Verlag Cover https://www.degruyter.com/doc/cover/9781400873739.jpg X:GRUY Cover https://zbmath.org/?q=an:1362.91001 B:ZBM 2021-04-12 Verlag Zentralblatt MATH Inhaltstext https://www.degruyter.com/cover/covers/9781400873739.jpg X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DGG ZDB-23-DGG EBA-BACKALL EBA-CL-LAEC EBA-EBACKALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OPC-MAT GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_26 ISIL_DE-206 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_95 ISIL_DE-542 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 QH 233 Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Häufigkeitsverteilungen. Stichprobenverteilungen. Schätztheorie. Testtheorie. Statistische Entscheidungstheorie (DE-627)127149115X (DE-625)rvk/141548: (DE-576)20149115X QH 237 Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Zeitreihenanalyse. Anwendungen stochastischer Prozesse, stochastische Prozesse, stochastische Differentialgleichungen (DE-627)1271481081 (DE-625)rvk/141552: (DE-576)201481081 QH 239 Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation Wirtschaftswissenschaften Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung Statistik Theoretische Statistik Monte-Carlo-Methoden, stochastische Simulation (DE-627)127150524X (DE-625)rvk/141554: (DE-576)20150524X 31.70 Wahrscheinlichkeitsrechnung SEPA (DE-627)106408070 BO 045F 339.501/519542 045F 339.501519542 21 01 0046 1835104320 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 23-12-18 22 01 0018 4108272455 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 31-03-22 23 01 0830 1653381000 olr-degruyter3 i z 18-12-16 24 01 0008 380557035X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-11-20 26 01 0206 4495461982 OLR-DGW Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. znz 04-03-24 31 01 0027 3868662391 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 21-02-21 34 01 3551 4077967155 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 03-03-22 65 01 0003 4418644822 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 02-03-17 95 01 3095 1729913962 OLR-DEGRUYTER Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet z1 11-12-17 110 01 3110 1809607531 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 02-10-18 120 01 0715 1644469197 Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 03-11-16 120 02 0715 3577083018 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 20-01-20 122 01 0897 1651566542 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. 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Herbst, Frank Schorfheide</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Princeton, NJ</subfield><subfield code="b">Princeton University Press</subfield><subfield code="c">[2016]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">©2016</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 online resource</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">The Econometric and Tinbergen Institutes Lectures</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">Frontmatter -- -- Contents -- -- Figures -- -- Tables -- -- Series Editors’ Introduction -- -- Preface -- -- Part I. Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index</subfield></datafield><datafield tag="506" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Restricted Access</subfield><subfield code="e">Controlled Vocabulary for Access Rights</subfield><subfield code="u">http://purl.org/coar/access_right/c_16ec</subfield><subfield code="f">online access with authorization</subfield><subfield code="2">star</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions.</subfield></datafield><datafield tag="538" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Mode of access: Internet via World Wide Web.</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="7"><subfield code="8">1.1\x</subfield><subfield code="a">DSGE-Modell</subfield><subfield code="0">(DE-627)799223638</subfield><subfield code="0">(DE-2867)29883-0</subfield><subfield code="2">stw</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="7"><subfield code="8">1.2\x</subfield><subfield code="a">Bayes-Statistik</subfield><subfield code="0">(DE-627)091350069</subfield><subfield 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">02-03-17</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">95</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3095</subfield><subfield code="b">1729913962</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER</subfield><subfield code="k">Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet</subfield><subfield code="y">z1</subfield><subfield code="z">11-12-17</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">1809607531</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">02-10-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">1644469197</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Herbst, Frank Schorfheide</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Princeton, NJ</subfield><subfield code="b">Princeton University Press</subfield><subfield code="c">[2016]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">©2016</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 online resource</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">The Econometric and Tinbergen Institutes Lectures</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2="0"><subfield code="a">Frontmatter -- -- Contents -- -- Figures -- -- Tables -- -- Series Editors’ Introduction -- -- Preface -- -- Part I. Introduction to DSGE Modeling and Bayesian Inference -- -- 1. DSGE Modeling -- -- 2. Turning a DSGE Model into a Bayesian Model -- -- 3. A Crash Course in Bayesian Inference -- -- Part II. Estimation of Linearized DSGE Models -- -- 4. Metropolis-Hastings Algorithms for DSGE Models -- -- 5. Sequential Monte Carlo Methods -- -- 6. Three Applications -- -- Part III. Estimation of Nonlinear DSGE Models -- -- 7. From Linear to Nonlinear DSGE Models -- -- 8. Particle Filters -- -- 9. Combining Particle Filters with MH Samplers -- -- 10. Combining Particle Filters with SMC Samplers -- -- Appendix A. Model Descriptions -- -- Appendix B. Data Sources -- -- Bibliography -- -- Index</subfield></datafield><datafield tag="506" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Restricted Access</subfield><subfield code="e">Controlled Vocabulary for Access Rights</subfield><subfield code="u">http://purl.org/coar/access_right/c_16ec</subfield><subfield code="f">online access with authorization</subfield><subfield code="2">star</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models have become one of the workhorses of modern macroeconomics and are extensively used for academic research as well as forecasting and policy analysis at central banks. This book introduces readers to state-of-the-art computational techniques used in the Bayesian analysis of DSGE models. The book covers Markov chain Monte Carlo techniques for linearized DSGE models, novel sequential Monte Carlo methods that can be used for parameter inference, and the estimation of nonlinear DSGE models based on particle filter approximations of the likelihood function. The theoretical foundations of the algorithms are discussed in depth, and detailed empirical applications and numerical illustrations are provided. The book also gives invaluable advice on how to tailor these algorithms to specific applications and assess the accuracy and reliability of the computations.Bayesian Estimation of DSGE Models is essential reading for graduate students, academic researchers, and practitioners at policy institutions.</subfield></datafield><datafield tag="538" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Mode of access: Internet via World Wide Web.</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="7"><subfield code="8">1.1\x</subfield><subfield code="a">DSGE-Modell</subfield><subfield code="0">(DE-627)799223638</subfield><subfield code="0">(DE-2867)29883-0</subfield><subfield code="2">stw</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="7"><subfield code="8">1.2\x</subfield><subfield code="a">Bayes-Statistik</subfield><subfield code="0">(DE-627)091350069</subfield><subfield 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-11-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">26</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0206</subfield><subfield code="b">4495461982</subfield><subfield code="h">OLR-DGW</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">znz</subfield><subfield code="z">04-03-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">31</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0027</subfield><subfield code="b">3868662391</subfield><subfield code="h">OLR-DeGruyterEBS</subfield><subfield code="k">Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen.</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">21-02-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4077967155</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">03-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4418644822</subfield><subfield code="h">DeGruyter-EBA</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">27-11-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">69</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0009</subfield><subfield code="b">3755514206</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="u">BF_dG</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">15-09-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">72</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0035</subfield><subfield code="b">174263172X</subfield><subfield code="h">OLR-DG-PDA11SSHE</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-01-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">1667837737</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">02-03-17</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">95</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3095</subfield><subfield code="b">1729913962</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER</subfield><subfield code="k">Ausdruck und Kopien sind ausschließlich für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch gestattet</subfield><subfield code="y">z1</subfield><subfield code="z">11-12-17</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">1809607531</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">02-10-18</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">1644469197</subfield><subfield code="k">Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">03-11-16</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">02</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">3577083018</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-01-20</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">1651566542</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">14-12-16</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">3985679347</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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