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Introduction to Modern Time Series Analysis

Introduction to Modern Time Series Analysis
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 266198678 Buchausg. u.d.T.: ‡Kirchgässner, Gebhard, 1948 - 2017: Introduction to modern time series analysis
ISBN 978-3-540-73290-7
Name Kirchgässner, Gebhard
Wolters, Jürgen
ANZEIGE DER KETTE Wolters, Jürgen
T I T E L Introduction to Modern Time Series Analysis
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr 2007
2007
Umfang Online-Ressource (digital)
Reihe SpringerLink. Bücher
Notiz / Fußnoten Literaturangaben
Weiterer Inhalt Front Matter; Introduction and Basics; Univariate Stationary Processes; Granger Causality; Vector Autoregressive Processes; Nonstationary Processes; Cointegration; Autoregressive Conditional Heteroskedasticity; Back Matter
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Kirchgässner, Gebhard, 1948 - 2017: Introduction to modern time series analysis
ISBN ISBN 978-3-540-73291-4
Klassifikation KCH
BUS021000
*62M10
62M20
62-01
330.015195
519.5/5
510
HB139-141
QH 237
SK 845
Kurzbeschreibung This book contains the most important approaches to analyze time series which may be stationary or nonstationary. It starts with modeling and forecasting univariate time series and then presents Granger causality tests and vector autoregressive models for multiple stationary time series. It also covers modeling volatilities of financial time series with autoregressive conditional heteroskedastic models.
2. Kurzbeschreibung This book presents modern developments in time series econometrics that are applied to macroeconomic and financial time series. It attempts to bridge the gap between methods and realistic applications. This book contains the most important approaches to analyse time series which may be stationary or nonstationary. Modelling and forecasting univariate time series is the starting point. For multiple stationary time series Granger causality tests and vector autoregressive models are presented. For real applied work the modelling of nonstationary uni- or multivariate time series is most important. Therefore, unit root and cointegration analysis as well as vector error correction models play a central part. Modelling volatilities of financial time series with autoregressive conditional heteroskedastic models is also treated.
1. Schlagwortkette Ökonometrie
Zeitreihenanalyse
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Ökonometrie -- Zeitreihenanalyse
2. Schlagwortkette Ökonometrie
Zeitreihenanalyse
ANZEIGE DER KETTE Ökonometrie -- Zeitreihenanalyse
SWB-Titel-Idn 276336909
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73291-4
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
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Siehe auch Inhaltsverzeichnis
Siehe auch Kapitel 1
Siehe auch Einführung/Vorwort
Siehe auch Inhaltstext
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