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Elements of Multivariate Time Series Analysis - John E. Skandalakis
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John E. Skandalakis:

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ISBN: 9781468401981

The use of methods of time series analysis in the study of multivariate time series has become of increased interest in recent years.Although the methods are rather well developed and und… Mehr…

No. 9781468401981. Versandkosten:Instock, Despatched same working day before 3pm, zzgl. Versandkosten.
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ISBN: 9781468401981

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Nr. 978-1-4684-0198-1. Versandkosten:Worldwide free shipping, , DE. (EUR 0.00)
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2012, ISBN: 9781468401981

eBooks, eBook Download (PDF), [PU: Springer New York], Springer New York, 2012

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Details zum Buch

Detailangaben zum Buch - Elements of Multivariate Time Series Analysis


EAN (ISBN-13): 9781468401981
Erscheinungsjahr: 2012
Herausgeber: Springer New York

Buch in der Datenbank seit 2017-05-22T21:58:29+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-03-24T02:20:57+01:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9781468401981

ISBN - alternative Schreibweisen:
978-1-4684-0198-1
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Titel des Buches: time series analysis, multivariate analysis


Daten vom Verlag:

Autor/in: Gregory C. Reinsel
Titel: Springer Series in Statistics; Elements of Multivariate Time Series Analysis
Verlag: Springer; Springer US
263 Seiten
Erscheinungsjahr: 2012-12-06
New York; NY; US
Sprache: Englisch
82,38 € (DE)
84,70 € (AT)
106,50 CHF (CH)
Available
XIV, 263 p.

EA; E107; eBook; Nonbooks, PBS / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; Likelihood; Radiologieinformationssystem; correlation; economics; forecasting; integration; time series analysis; B; Statistics; Quantitative Economics; Mathematical and Computational Biology; Mathematical Applications in Chemistry; Computational Intelligence; Mathematics and Statistics; Wirtschaftstheorie und -philosophie; DV-gestützte Biologie/Bioinformatik; Quanten- und theoretische Chemie; Künstliche Intelligenz; BC

1. Vector Time Series and Model Representations.- 1.1 Stationary Multivariate Time Series and Their Properties.- 1.2 Linear Model Representations for a Stationary Vector Process.- A1 Appendix: Review of Multivariate Normal Distribution and Related Topics.- 2. Vector ARMA Time Series Models and Forecasting.- 2.1 Vector Moving Average Models.- 2.2 Vector Autoregressive Models.- 2.3 Vector Mixed Autoregressive Moving Average Models.- 2.4 Nonstationary Vector ARMA Models.- 2.5 Prediction for Vector ARMA Models.- 3. Canonical Structure of Vector ARMA Models.- 3.1 Consideration of Kronecker Structure for Vector ARMA Models.- 3.2 Canonical Correlation Structure for ARMA Time Series.- 3.3 Partial Autoregressive and Partial Correlation Matrices.- 4. Initial Model Building and Least Squares Estimation for Vector AR Models.- 4.1 Sample Cross-Covariance and Correlation Matrices and Their Properties.- 4.2 Sample Partial AR and Partial Correlation Matrices and Their Properties.- 4.3 Conditional Least Squares Estimation of Vector AR Models.- 4.4 Relation of LSE to Yule-Walker Estimate for Vector AR Models.- 4.5 Additional Techniques for Specification of Vector ARMA Models.- A4 Appendix: Review of the General Multivariate Linear Regression Model.- 5. Maximum Likelihood Estimation and Model Checking for Vector ARMA Models.- 5.1 Conditional Maximum Likelihood Estimation for Vector ARMA Models.- 5.2 ML Estimation and LR Testing of ARMA Models Under Linear Restrictions.- 5.3 Exact Likelihood Function for Vector ARMA Models.- 5.4 Innovations Form of the Exact Likelihood Function for ARMA Models.- 5.5 Overall Checking for Model Adequacy.- 5.6 Effects of Parameter Estimation Errors on Prediction Properties.- 5.7 Numerical Examples.- 6. Reduced-Rank and Nonstationary Co-Integrated Models.- 6.1Nested Reduced-Rank AR Models and Partial Canonical Correlation Analysis.- 6.2 Review of Estimation and Testing for Nonstationarity (Unit Roots) in Univariate ARIMA Models.- 6.3 Nonstationary (Unit-Root) Multivariate AR Models, Estimation, and Testing.- 6.4 Multiplicative Seasonal Vector ARMA Models.- 7. State-Space Models, Kalman Filtering, and Related Topics.- 7.1 State-Variable Models and Kalman Filtering.- 7.2 State-Variable Representations of the Vector ARMA Model.- 7.3 Exact Likelihood Estimation for Vector ARMA Processes with Missing Values.- 7.4 Classical Approach to Smoothing and Filtering of Time Series.- Appendix: Time Series Data Sets.- Exercises and Problems.- References.

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