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Sinopsis
This graduate-level textbook deals with analyzing and forecasting multiple time series. It considers a wide range of multiple time series models and methods. The models include vector autoregressive, vector autoregressive moving average, cointegrated and periodic processes as well as state space and dynamic simultaneous equations models. Least squares, maximum likelihood and Bayesian methods are considered for estimating these models. Different procedures for model selection or specification are treated and a range of tests and criteria for evaluating the adequacy of a chosen model are introduced. The choice of point and interval forecasts as well as innovation accounting are presented as tools for structural analysis within the multiple time series context.
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Reseña del editor
This graduate-level textbook deals with analyzing and forecasting multiple time series. It considers a wide range of multiple time series models and methods. The models include vector autoregressive, vector autoregressive moving average, cointegrated and periodic processes as well as state space and dynamic simultaneous equations models. Least squares, maximum likelihood and Bayesian methods are considered for estimating these models. Different procedures for model selection or specification are treated and a range of tests and criteria for evaluating the adequacy of a chosen model are introduced. The choice of point and interval forecasts as well as innovation accounting are presented as tools for structural analysis within the multiple time series context.
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- EditorialSpringer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
- Año de publicación1991
- ISBN 10 3540531947
- ISBN 13 9783540531944
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas567
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Introduction to multiple time series analysis.
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Springer-Verlag, 1991
ISBN 10: 3540531947
ISBN 13: 9783540531944
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Introduction to Multiple Time Series Analysis
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Springer 31.07.1991., 1991
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Introduction to Multiple Time Series Analysis
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