『베이지안 계량경제학』은 베이지안 통계분석에 대한 직관적인 소개로 시작해서 선형회귀모형 추정을 통해 기초적인 베이지안 분석 기법인 깁스 샘플링을 구체적으로 설명한다. 그런 다음, 가장 일반적이고 표준적인 추정방법인 Metropolis-Hastings (M-H) 샘플링을 설명하고, 구조변화모형, 프라빗,구조 VAR, 마코프-스위칭, 상태-공간, GARCH, 확률적 변동성모형 등 여러 계량경제학 모형 추정 과정을 실제 사례와 함께 구체적으로 소개한다. 더불어 모형선택 방법과 추정의 효율성을 측정하거나 표본 외 예측력을 평가하는 방법들에 대해서도 기술하였다. 제3판의 주요 변경 사항은 고차원 베이지안 벡터자기회귀(Large Bayesian VAR, LBVAR) 모형과 장기제약 구조벡터자기회귀 모형의 추가이다. 특히, 2000년대 후반 이후 고차원 VAR 모형을 베이지안 축소 사전 분포(shrinkage prior)를 적용하여 추정하면 거시변수들의 예측정확도 크게 향상된다는 연구결과들이 해외 저명저널에 다수 그리고 지속적으로 발표되고 있다. 이러한 베이지안 계량경제학계의 최신 경향을 반영하고 LBVAR 모형이 앞으로도 하나의 정립된 연구방법론으로 자리잡을 것으로 예상되어 LBVAR 모형을 제3판에 소개한다.

고려대학교 경제학과 부교수다.

1장 베이지안 계량경제학의 이해
2장 깁스 샘플링
3장 몬테 까를로 시뮬레이션
4장 Metropolis-Hastings 알고리즘
5장 수렴여부 및 효율성 측정
6장 응용
7장 모형선택과 주변 우도 계산
8장 예측
9장 고급 시계열 모형