Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Dez 2010, 2010
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers a highly relevant and timely topic that is of wide interest, especially in finance, engineering and computational biology. The introductory material on simulation and stochastic differential equation is very accessible and will prove popular with many readers. While there are several recent texts available that cover stochastic differential equations, the concentration here on inference makes this book stand out. No other direct competitors are known to date. With an emphasis on the practical implementation of the simulation and estimation methods presented, the text will be useful to practitioners and students with minimal mathematical background. What's more, because of the many R programs, the information here is appropriate for many mathematically well educated practitioners, too. Many of the methods presented in the book have, so far, not been used much in practice because of the lack of an implementation in a unified framework. Iacus' book bridges this gap. With the R code included, a lot of useful methods become easy to use.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 304 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781441926074
- Titolo
- Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations
- Autore
- Stefano M. Iacus
- Editore
- Springer, Springer Dez 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1441926070
- ISBN 13
- 9781441926074
- Peso dell'articolo
- 464 grammi
- Dimensioni
- 235x155x17 mm
- Serie
- Libro 108 di 160: Springer Series in Statistics
This book covers a highly relevant and timely topic that is of wide interest, especially in finance, engineering and computational biology. The introductory material on simulation and stochastic differential equation is very accessible and will prove popular with many readers. While there are several recent texts available that cover stochastic differential equations, the concentration here on inference makes this book stand out. No other direct competitors are known to date. With an emphasis on the practical implementation of the simulation and estimation methods presented, the text will be useful to practitioners and students with minimal mathematical background. What’s more, because of the many R programs, the information here is appropriate for many mathematically well educated practitioners, too. Many of the methods presented in the book have, so far, not been used much in practice because of the lack of an implementation in a unified framework. Iacus’ book bridges this gap. With the R code included, a lot of useful methods become easy to use.
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