Heavy-Tailed Time Series
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 38 di 43 - Springer Series in Operations Research and Financial Engineering
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book aims to present a comprehensive, self-contained, and concise overview of extreme value theory for time series, incorporating the latest research trends alongside classical methodology. Appropriate for graduate coursework or professional reference, the book requires a background in extreme value theory for i.i.d. data and basics of time series. Following a brief review of foundational concepts, it progresses linearly through topics in limit theorems and time series models while including historical insights at each chapter's conclusion. Additionally, the book incorporates complete proofs and exercises with solutions as well as substantive reference lists and appendices, featuring a novel commentary on the theory of vague convergence.
Codice articolo 9781071607350
- Titolo
- Heavy-Tailed Time Series
- Autore
- Rafal Kulik
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1071607359
- ISBN 13
- 9781071607350
- Peso dell'articolo
- 1337 grammi
- Dimensioni
- 241x160x41 mm
- Serie
- Libro 38 di 43: Springer Series in Operations Research and Financial Engineering
This book aims to present a comprehensive, self-contained, and concise overview of extreme value theory for time series, incorporating the latest research trends alongside classical methodology. Appropriate for graduate coursework or professional reference, the book requires a background in extreme value theory for i.i.d. data and basics of time series. Following a brief review of foundational concepts, it progresses linearly through topics in limit theorems and time series models while including historical insights at each chapter’s conclusion. Additionally, the book incorporates complete proofs and exercises with solutions as well as substantive reference lists and appendices, featuring a novel commentary on the theory of vague convergence.
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Informazioni sull’autore
Rafal Kulik graduated from the University of Wroclaw, Poland. He is currently a Professor at the Department of Mathematics and Statistics, University of Ottawa. His research interests are centered around limit theorems for stochastic processes with temporal dependence.
Philippe Soulier graduated from Ecole Normale Supérieure de Paris and obtained his PhD at University Paris XI Orsay. He is Professor of Mathematics at University Paris Nanterre. His main themes of research are long memory processes and extreme value theory.
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Einbeck, Germania
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