Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents modern methods of time series econometrics and their applications to macroeconomics and financeWith numerous examples and analyses based on real economic dataHelps to acquire a rigorous understanding of the methods and to develop e. Codice articolo 5061068

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Dati bibliografici

Titolo: Introduction to Modern Time Series Analysis

Casa editrice: Springer Berlin Heidelberg

Data di pubblicazione: 2014

Legatura: Brossura

Condizione: New

Edizione: seconda edizione

Descrizione articolo

Riassunto:

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.

Contenuti:

Introduction and Basics.- Univariate Stationary Processes.- Granger Causality.- Vector Autoregressive Processes.- Nonstationary Processes.- Cointegration.- Nonstationary Panel Data.- Autoregressive Conditional Heteroscedasticity.

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