Métodos Markov Chain Monte Carlo
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Métodos Markov Chain Monte Carlo en Economía
En inglés: Markov Chain Monte Carlo Methods in economics. Véase también acerca de un concepto similar a Métodos Markov Chain Monte Carlo en economía.
Introducción a: Métodos Markov Chain Monte Carlo en este contexto
Los métodos MCMC, una clase importante de métodos de Monte Carlo, han desempeñado un papel importante en el crecimiento de la estadística y la econometría bayesianas. En una simulación MCMC, se muestrea una distribución dada (digamos la distribución posterior en un modelo bayesiano) simulando una cadena de Markov convenientemente construida cuya distribución invariante es la distribución objetivo. Este tema puede ser de interés para los economistas profesionales. El algoritmo de Metrópolis-Hastings y su caso especial, el muestreador de Gibbs, son dos formas habituales de concebir una simulación MCMC. Exponemos cómo se originan estos métodos, discutimos los problemas de implementación y proporcionamos ejemplos. Este tema puede ser de interés para los economistas profesionales. También se analiza el uso de los métodos MCMC en la predicción bayesiana y en los problemas de elección de modelos. Este texto tratará de equilibrar importantes preocupaciones teóricas con debates empíricos clave para ofrecer una visión general de este importante tema sobre: Métodos Markov Chain Monte Carlo. Para tener una panorámica de la investigación contemporánea, puede interesar asimismo los textos sobre economía conductual, economía experimental, teoría de juegos, microeconometría, crecimiento económico, macroeconometría, y economía monetaria.
Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):
Datos verificados por: Sam.
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