Essays in Nonlinear Time Series Econometrics
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 120.00
-
57 330 Ft (54 600 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 5 733 Ft off)
- Kedvezményes ár 51 597 Ft (49 140 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
57 330 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó OUP Oxford
- Megjelenés dátuma 2014. június 26.
- ISBN 9780199679959
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem392 oldal
- Méret 239x162x31 mm
- Súly 740 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk Figures and Tables 0
Kategóriák
Rövid leírás:
A book on nonlinear economic relations that involve time. It covers specification testing of linear versus non-linear models, model specification testing, estimation of smooth transition models, volatility modelling using non-linear model specification, analysis of high dimensional data set, and forecasting.
TöbbHosszú leírás:
This edited collection concerns nonlinear economic relations that involve time. It is divided into four broad themes that all reflect the work and methodology of Professor Timo Teräsvirta, one of the leading scholars in the field of nonlinear time series econometrics. The themes are: Testing for linearity and functional form, specification testing and estimation of nonlinear time series models in the form of smooth transition models, model selection and econometric methodology, and finally applications within the area of financial econometrics. All these research fields include contributions that represent state of the art in econometrics such as testing for neglected nonlinearity in neural network models, time-varying GARCH and smooth transition models, STAR models and common factors in volatility modeling, semi-automatic general to specific model selection for nonlinear dynamic models, high-dimensional data analysis for parametric and semi-parametric regression models with dependent data, commodity price modeling, financial analysts earnings forecasts based on asymmetric loss function, local Gaussian correlation and dependence for asymmetric return dependence, and the use of bootstrap aggregation to improve forecast accuracy. Each chapter represents original scholarly work, and reflects the intellectual impact that Timo Teräsvirta has had and will continue to have, on the profession.
TöbbTartalomjegyzék:
Preface
Testing for Linearity and Functional Form
Testing for Neglected Nonlinearity Using Twofold Unidentified Models under the Null and Hexic Expansions
Consistent Testing of Functional Form in Time Series Models
Linearity Testing for Trending Data with an Application of the Wild Bootstrap
Smooth Transition Models
Common Non-linearities in Multiple Series of Stock Market Volatility
Balance Sheet Recessions and Time-Varying Coefficients in a Phillips Curve Relationship: An Application to Finnish Data
Modelling Time-Varying Volatility in Financial Returns: Evidence from Bond Markets
Model Selection and Econometric Methodology
Semi-automatic Non-linear Model Selection
Fundamental Problems with Nonfundamental Shocks
Penalized Estimation of Semi-parametric Additive Time Series Models
Oracle Efficient Estimation and Forecasting with the Adaptive Lasso and the Adaptive Group Lasso in Vector Autoregressions
Applied Financial Econometrics
Modeling Commodity Prices with Dynamic Conditional Beta
Bias and Uncertainty in Analyst Earnings Expectations at Different Forecast Horizons
Asymmetric Dependence Patterns in Financial Returns: An Empirical Investigation Using Local Gaussian Correlation
Bagging Constrained Equity Premium Predictors
