@ARTICLE{26543120_26550023_2010, author = {А. С. Шведов}, keywords = {, симулирование многомерных распределений, алгоритм Метрополисагиббсовский выбор}, title = {О методах Монте-Карло с цепями Маркова}, journal = {Экономический журнал ВШЭ}, year = {2010}, month = {1}, volume = {14}, number = {2}, pages = {227-243}, url = {https://ej.hse.ru/2010-14-2/26550023.html}, publisher = {}, abstract = {В работе рассматриваются два метода Монте-Карло с цепями Маркова, широко применяемые в эконометрических исследованиях. Это алгоритм Метрополиса и гиббсовский выбор. Приводится описание обоих методов. Методы Монте-Карло с цепями Маркова предназначены для симулирования наборов векторов, отвечающих многомерным распределениям вероятностей. В частности, эти методы применяются в байесовской статистике для исследования апостериорных распределений. Существенное значение имеет соблюдение условия инвариантности, доказательства, что это условие выполняется, приводятся для обоих методов. Для обоснования и изучения методов используется теория цепей Маркова с конечным числом состояний. На нескольких примерах исследуется точность рассматриваемых методов Монте-Карло с цепями Маркова. Эти примеры включают двумерное нормальное распределение с высокой корреляцией, двумерное экспоненциальное распределение, смесь двумерных нормальных распределений.}, annote = {В работе рассматриваются два метода Монте-Карло с цепями Маркова, широко применяемые в эконометрических исследованиях. Это алгоритм Метрополиса и гиббсовский выбор. Приводится описание обоих методов. Методы Монте-Карло с цепями Маркова предназначены для симулирования наборов векторов, отвечающих многомерным распределениям вероятностей. В частности, эти методы применяются в байесовской статистике для исследования апостериорных распределений. Существенное значение имеет соблюдение условия инвариантности, доказательства, что это условие выполняется, приводятся для обоих методов. Для обоснования и изучения методов используется теория цепей Маркова с конечным числом состояний. На нескольких примерах исследуется точность рассматриваемых методов Монте-Карло с цепями Маркова. Эти примеры включают двумерное нормальное распределение с высокой корреляцией, двумерное экспоненциальное распределение, смесь двумерных нормальных распределений.} }