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Introduction to Modern Time Series Analysis (Springer Texts in Business and Economics) - Softcover

 
9783642440298: Introduction to Modern Time Series Analysis (Springer Texts in Business and Economics)

Reseña del editor

This book presents modern methods of time series econometrics and their applications to macroeconomics and finance. It includes numerous examples and analyses based on real economic data.

Contraportada

This book presents modern developments in time series econometrics that are applied to macroeconomic and financial time series, bridging the gap between methods and realistic applications. It presents the most important approaches to the analysis of 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 autogressive models are presented. As the modelling of nonstationary uni- or multivariate time series is most important for real applied work, unit root and cointegration analysis as well as vector error correction models are a central topic. Tools for analysing nonstationary data are then transferred to the panel framework. Modelling the (multivariate) volatility of financial time series with autogressive conditional heteroskedastic models is also treated.

 

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  • VerlagSpringer
  • Erscheinungsdatum2014
  • ISBN 10 3642440290
  • ISBN 13 9783642440298
  • EinbandTapa blanda
  • SpracheEnglisch
  • Auflage2
  • Anzahl der Seiten332

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ISBN 10:  3642334350 ISBN 13:  9783642334351
Verlag: Springer, 2012
Hardcover

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Kirchgässner, Gebhard; Wolters, Jürgen; Hassler, Uwe
Verlag: Springer, 2014
ISBN 10: 3642440290 ISBN 13: 9783642440298
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Gebhard Kirchgässner
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents modern developments in time series econometrics that are applied to macroeconomic and financial time series, bridging the gap between methods and realistic applications. It presents the most important approaches to the analysis of 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 autogressive models are presented. As the modelling of nonstationary uni- or multivariate time series is most important for real applied work, unit root and cointegration analysis as well as vector error correction models are a central topic. Tools for analysing nonstationary data are then transferred to the panel framework. Modelling the (multivariate) volatility of financial time series with autogressive conditional heteroskedastic models is also treated. Artikel-Nr. 9783642440298

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