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.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783642440298

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Bibliografische Details

Titel: Introduction to Modern Time Series Analysis
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr: 2014
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3642440290
ISBN-13: 9783642440298
Einband: Taschenbuch
Auflage: 2. Auflage
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 19 mm
Gewicht: 505 Gramm

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Inhaltsangabe

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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