9781107034723 - dynamic models for volatility and heavy tails hardback: with applications to financial and economic time series: 52 (econometric society monographs, series number 52) de harvey (18 resultados)
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Editorial: Cambridge University Press 2013
Serie: Econometric Society Monographs, Libro 14 de 27. Libro 14 de 27 - Econometric Society Monographs
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Editorial: Cambridge University Press 2013
Serie: Econometric Society Monographs, Libro 14 de 27. Libro 14 de 27 - Econometric Society Monographs
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Editorial: Cambridge University Press 2013
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Editorial: Cambridge University Press 2013
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Editorial: Cambridge University Press 2013
Serie: Econometric Society Monographs, Libro 14 de 27. Libro 14 de 27 - Econometric Society Monographs
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Editorial: Cambridge University Press 2013
Serie: Econometric Society Monographs, Libro 14 de 27. Libro 14 de 27 - Econometric Society Monographs
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Condición: New. The book presents a statistical theory for a class of nonlinear time-series models. It will be of interest to econometricians and statisticians. Series: Econometric Society Monographs. Num Pages: 282 pages, 43 b/w illus. 14 tables. BIC Classification: KCH; PBT. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dime…nsion: 228 x 152 x 19. Weight in Grams: 590. . 2013. Illustrated. hardcover. . . . .
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Editorial: Cambridge University Press 2013
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Editorial: Cambridge University Press CUP 2013
Serie: Econometric Society Monographs, Libro 14 de 27. Libro 14 de 27 - Econometric Society Monographs
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Editorial: Cambridge University Press 2013
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Condición: New. The book presents a statistical theory for a class of nonlinear time-series models. It will be of interest to econometricians and statisticians. Series: Econometric Society Monographs. Num Pages: 282 pages, 43 b/w illus. 14 tables. BIC Classification: KCH; PBT. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dime…nsion: 228 x 152 x 19. Weight in Grams: 590. . 2013. Illustrated. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Editorial: Cambridge Univ Pr 2013
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Editorial: Cambridge University Press 2013
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The volatility of financial returns changes over time and, for the last thirty years, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models have provided the principal means of analyzing, modeling and monitoring such changes. Taking int…o account that financial returns typically exhibit heavy tails - that is, extreme values can occur from time to time - Andrew Harvey's new book shows how a small but radical change in the way GARCH models are formulated leads to a resolution of many of the theoretical problems inherent in the statistical theory. The approach can also be applied to other aspects of volatility. The more general class of Dynamic Conditional Score models extends to robust modeling of outliers in the levels of time series and to the treatment of time-varying relationships. The statistical theory draws on basic principles of maximum likelihood estimation and, by doing so, leads to an elegant and unified treatment of nonlinear time-series modeling.
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Editorial: Cambridge University Press, Cambridge 2013
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. The volatility of financial returns changes over time and, for the last thirty years, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models have provided the principal means of analyzing, modeling and monitoring such changes. Taking into account that financial returns typi…cally exhibit heavy tails - that is, extreme values can occur from time to time - Andrew Harvey's new book shows how a small but radical change in the way GARCH models are formulated leads to a resolution of many of the theoretical problems inherent in the statistical theory. The approach can also be applied to other aspects of volatility. The more general class of Dynamic Conditional Score models extends to robust modeling of outliers in the levels of time series and to the treatment of time-varying relationships. The statistical theory draws on basic principles of maximum likelihood estimation and, by doing so, leads to an elegant and unified treatment of nonlinear time-series modeling. This book presents a statistical theory for a class of nonlinear time-series models. It has particular relevance for the modeling of volatility in financial time series but the overall approach will be of interest to econometricians and statisticians in a variety of disciplines. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editorial: Cambridge Univ Pr 2013
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. The volatility of financial returns changes over time and, for the last thirty years, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models have provided the principal means of analyzing, modeling and monitoring such changes. Taking into account that financial returns typi…cally exhibit heavy tails - that is, extreme values can occur from time to time - Andrew Harvey's new book shows how a small but radical change in the way GARCH models are formulated leads to a resolution of many of the theoretical problems inherent in the statistical theory. The approach can also be applied to other aspects of volatility. The more general class of Dynamic Conditional Score models extends to robust modeling of outliers in the levels of time series and to the treatment of time-varying relationships. The statistical theory draws on basic principles of maximum likelihood estimation and, by doing so, leads to an elegant and unified treatment of nonlinear time-series modeling. This book presents a statistical theory for a class of nonlinear time-series models. It has particular relevance for the modeling of volatility in financial time series but the overall approach will be of interest to econometricians and statisticians in a variety of disciplines. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Editorial: Cambridge University Press 2013
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Editorial: Cambridge University Press 2014
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