Unobserved Components and Time Series Econometrics
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 122.50
-
58 524 Ft (55 737 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. 5 852 Ft off)
- Kedvezményes ár 52 671 Ft (50 163 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
58 524 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 2015. november 19.
- ISBN 9780199683666
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem390 oldal
- Méret 240x174x30 mm
- Súly 778 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 88 Figures and 44 Tables 0
Kategóriák
Rövid leírás:
Presents original and up-to-date studies in unobserved components (UC) time series models from both theoretical and methodological perspectives.
TöbbHosszú leírás:
This volume presents original and up-to-date studies in unobserved components (UC) time series models from both theoretical and methodological perspectives. It also presents empirical studies where the UC time series methodology is adopted. Drawing on the intellectual influence of Andrew Harvey, the work covers three main topics: the theory and methodology for unobserved components time series models; applications of unobserved components time series models; and time series econometrics and estimation and testing. These types of time series models have seen wide application in economics, statistics, finance, climate change, engineering, biostatistics, and sports statistics.
The volume effectively provides a key review into relevant research directions for UC time series econometrics and will be of interest to econometricians, time series statisticians, and practitioners (government, central banks, business) in time series analysis and forecasting, as well to researchers and graduate students in statistics, econometrics, and engineering.
Tartalomjegyzék:
Introduction
The Development of a Time Series Methodology: from Recursive Residuals to Dynamic Conditional Score Models
A State-Dependent Model for Inflation Forecasting
Measuring the Tracking Error of Exchange Traded Funds
Measuring the Dynamics of Global Business Cycle Connectedness
Inferring and Predicting Global Temperature Trends
Forecasting the Boat Race
Tests for Serial Dependence in Static, Non-Gaussian Factor Models
Inference for Models with Asymmetric ?-Stable Noise Processes
Martingale Unobserved Component Models
More is Not Always Better: Kalman Filtering in Dynamic Factor Models
On Detecting End-of-Sample Instabilities
Improved Frequentist Prediction Intervals for Autoregressive Models by Simulation
The Superiority of the LM Test in a Class of Econometric Models Where the Wald Test Performs Poorly
Generalised Linear Spectral Models
