Statistical methods stochastic differential de kessler mathieu (14 resultados)
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Statistical Methods for Stochastic Differential Equations
Kessler, Mathieu (Author)/ Lindner, Alexander (Author)/ Sorensen, Michael (Author)
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Matthieu Kessler, Department of Applied Mathematics and Statistics, University of Cartagena, SpainAlexander Lindner, Institute of Mathematics and Statistics, TU Braunschweig, GermanyMichael Sorensen, Departm…ent of Mathematical Sciences, Uni.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The seventh volume in the SemStat series, Statistical Methods for Stochastic Differential Equations presents current research trends and recent developments in statistical methods for stochastic differential equations. Written to be access…ible to both new students and seasoned researchers, each self-contained chapter starts with introductions to the topic at hand and builds gradually towards discussing recent research. The book covers Wiener-driven equations as well as stochastic differential equations with jumps, including continuous-time ARMA processes and COGARCH processes. It presents a spectrum of estimation methods, including nonparametric estimation as well as parametric estimation based on likelihood methods, estimating functions, and simulation techniques. Two chapters are devoted to high-frequency data. Multivariate models are also considered, including partially observed systems, asynchronous sampling, tests for simultaneous jumps, and multiscale diffusions.Statistical Methods for Stochastic Differential Equations is useful to the theoretical statistician and the probabilist who works in or intends to work in the field, as well as to the applied statistician or financial econometrician who needs the methods to analyze biological or financial time series. 508 pp. Englisch.
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Buch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The seventh volume in the SemStat series, Statistical Methods for Stochastic Differential Equations presents current research trends and recent developments in statistical methods for stochastic differential equations. Written to be accessible…to both new students and seasoned researchers, each self-contained chapter starts with introductions to the topic at hand and builds gradually towards discussing recent research. The book covers Wiener-driven equations as well as stochastic differential equations with jumps, including continuous-time ARMA processes and COGARCH processes. It presents a spectrum of estimation methods, including nonparametric estimation as well as parametric estimation based on likelihood methods, estimating functions, and simulation techniques. Two chapters are devoted to high-frequency data. Multivariate models are also considered, including partially observed systems, asynchronous sampling, tests for simultaneous jumps, and multiscale diffusions.Statistical Methods for Stochastic Differential Equations is useful to the theoretical statistician and the probabilist who works in or intends to work in the field, as well as to the applied statistician or financial econometrician who needs the methods to analyze biological or financial time series.
