Periodic Time Series Models
Idioma: inglés
Editorial: OUP Oxford, 2004
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book considers periodic time series models for seasonal data, characterized by parameters that differ across the seasons, and focuses on their usefulness for out-of-sample forecasting. Providing an up-to-date survey of the recent developments in periodic time series, the book presents a large number of empirical results.The first part of the book deals with model selection, diagnostic checking and forecasting of univariate periodic autoregressive models. Tests for periodic integration, are discussed, and an extensive discussion of the role of deterministic regressors in testing for periodic integration and in forecasting is provided. The second part discusses multivariate periodic autoregressive models. It provides an overview of periodic cointegration models, as these are the most relevant. This overview contains single-equation type tests and a full-system approach based on generalized method of moments.All methods are illustrated with extensive examples, and the book will be of interest to advanced graduate students and researchers in econometrics, as well as practitioners looking for an understanding of how to approach seasonal data.…
N° de ref. del artículo 9780199242030
- Título
- Periodic Time Series Models
- Autor
- Philip Hans Franses
- Editorial
- OUP Oxford
- Año de publicación
- 2004
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0199242038
- ISBN 13
- 9780199242030
- Peso del artículo
- 260 gramos
- Dimensiones
- 234x156x10 mm
- Serie
- Libro 18 de 26: Advanced Texts in Econometrics
The first part of the book deals with model selection, diagnostic checking and forecasting of univariate periodic autoregressive models. Tests for periodic integration, are discussed, and an extensive discussion of the role of deterministic regressors in testing for periodic integration and in forecasting is provided.
The second part discusses multivariate periodic autoregressive models. It provides an overview of periodic cointegration models, as these are the most relevant. This overview contains single-equation type tests and a full-system approach based on generalized method of moments.
All methods are illustrated with extensive examples, and the book will be of interest to advanced graduate students and researchers in econometrics, as well as practitioners looking for an understanding of how to approach seasonal data.
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Acerca del autor
Richard Paap is a Postdoctoral Researcher at the Econometric Institute in Erasmus University, Rotterdam.
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