可再生能源，尤其是风能和太阳能，正对实现能源供应的多元化和低碳化发挥着日益重要的作用。因此，国际能源署(IEA)的所有情景都有一个共同特征，即风能和太阳能光伏(PV)发电量在未来数十年将继续显著上升。然而，波动性可再生能源(VRE)的并网仍是政策制定者和行业面临的*紧迫挑战之一。波动性可再生能源技术能否成为安全低碳的能源系统的核心支柱？若能，成本有多高？ 《电力转型》全面解答了这些问题，肯定了波动性可再生能源可发挥的核心作用，同时解释了成本会如何因情况而异。这是一项开创性研究，研究发现涉及范围广泛，我在此仅强调两方面。 *，这项分析呼吁转变观念。经典观点将波动性可再生能源的并网视为是将波动性可再生能源附加到现有系统中，其假设是系统其他部分不去调整适应。这种 传统 观点有可能使我们没有抓住要点。波动
![国家经济 [美]简·拉尼根 (Jane Lanigan) 等 中国原子能出版社 【新华书店正版图书书籍】](http://img3m7.ddimg.cn/72/28/11717744517-1_l.jpg)
随着大数据时代的到来，贝叶斯方法已经在人工智能、机器学习、数据挖掘和模式识别等学术界和工业界诸多领域取得重要突破和迅速发展。本书简洁明晰地阐述了贝叶斯方法在VAR模型、状态空间模型、随机流动率模型、动态因子模型、TVP-VAR模型FAVAR模型、TVP-FAVAR模型等主流实证宏观模型中的应用，并着重介绍了贝叶斯统计计算中的马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（MCMC）以及*发展的贝叶斯随机搜寻模型选择方法（SSVS）。作者还提供了书中所有案例的Matlab代码，便于读者学习模仿。本书可供宏观经济学和计量经济学相关领域的研究者参考使用，也可作为统计学、经济学和管理科学与工程相关专业高年级本科生、硕士研究生和博士研究生的辅助教材。
