Time Series Data Analysis Using EViews (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Inc, New York, 2009
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
Vendedor de IberLibro desde 29 de junio de 2022
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Hardcover. Do you want to recognize the most suitable models for analysis of statistical data sets? This book provides a hands-on practical guide to using the most suitable models for analysis of statistical data sets using EViews - an interactive Windows-based computer software program for sophisticated data analysis, regression, and forecasting - to define and test statistical hypotheses. Rich in examples and with an emphasis on how to develop acceptable statistical models, Time Series Data Analysis Using EViews is a perfect complement to theoretical books presenting statistical or econometric models for time series data. The procedures introduced are easily extendible to cross-section data sets. The author: Provides step-by-step directions on how to apply EViews software to time series data analysisOffers guidance on how to develop and evaluate alternative empirical models, permitting the most appropriate to be selected without the need for computational formulaeExamines a variety of times series models, including continuous growth, discontinuous growth, seemingly causal, regression, ARCH, and GARCH as well as a general form of nonlinear time series and nonparametric modelsGives over 250 illustrative examples and notes based on the author's own empirical findings, allowing the advantages and limitations of each model to be understoodDescribes the theory behind the models in comprehensive appendicesProvides supplementary information and data sets An essential tool for advanced undergraduate and graduate students taking finance or econometrics courses. Statistics, life sciences, and social science students, as well as applied researchers, will also find this book an invaluable resource. This book is a practical guide to selecting and applying the most appropriate time series model and analysis of data sets using EViews. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780470823675
- Título
- Time Series Data Analysis Using EViews (Hardcover)
- Autor
- I. Gusti Ngurah Agung
- Editorial
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Año de publicación
- 2009
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0470823674
- ISBN 13
- 9780470823675
- Edición
- 1ª Edición
This book provides a hands-on practical guide to using the most suitable models for analysis of statistical data sets using EViews - an interactive Windows-based computer software program for sophisticated data analysis, regression, and forecasting - to define and test statistical hypotheses. Rich in examples and with an emphasis on how to develop acceptable statistical models, Time Series Data Analysis Using EViews is a perfect complement to theoretical books presenting statistical or econometric models for time series data. The procedures introduced are easily extendible to cross-section data sets.
The author:
- Provides step-by-step directions on how to apply EViews software to time series data analysis
- Offers guidance on how to develop and evaluate alternative empirical models, permitting the most appropriate to be selected without the need for computational formulae
- Examines a variety of times series models, including continuous growth, discontinuous growth, seemingly causal, regression, ARCH, and GARCH as well as a general form of nonlinear time series and nonparametric models
- Gives over 250 illustrative examples and notes based on the author's own empirical findings, allowing the advantages and limitations of each model to be understood
- Describes the theory behind the models in comprehensive appendices
- Provides supplementary information and data sets
An essential tool for advanced undergraduate and graduate students taking finance or econometrics courses. Statistics, life sciences, and social science students, as well as applied researchers, will also find this book an invaluable resource.
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