[EAN: 9783540256281], Neubuch, [SC: 18.22], [PU: Springer Berlin Heidelberg], ANALYSE / ZEITREIHENANALYSE; ZEITREIHE - ARMA-MODELLE; KORRELATION; PARAMETERSCHÄTZUNG; SAGE; VARIANZ; ZUFALLSVARIABLE; FINANZIELLEZEITREIHEN; MULTIVARIATEZEITREIHEN; STATIONÄREZEITREIHEN, Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Das Buch führt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarität und Autokovarianz- bzw. Autokorrelationsstruktur eine wesentliche Rolle. Ergänzend zu den grundlegenden Modellen werden aber auch schon zu Beginn eine Reihe von Beispielen diskutiert. Mit Hilfe des Spektralsatzes und der Filterung stationärer Zeitreihen kann die wichtige Klasse der ARMA-Modelle sehr effizient und erschöpfend behandelt werden. Die asymptotischen Resultate des Textes beruhen auf einem zentralen Grenzwertresultat für sog. schwach abhängige Zufallsvariable. Es zeigt sich, dass dieses Resultat sowohl die Behandlung linearer Zeitreihenmodelle wie gewisser nichtlinearer und für den Bereich der Finanzzeitreihen wichtiger Zeitreihen erlaubt. Im Weiteren werden dann Schätzmethoden im Spektralbereich von Zeitreihen diskutiert. Neben dem Periodogram werden ebenso auch sog. geglättete Spektraldichteschätzer vollständig behandelt. Kapitel über Modellwahlverfahren und die wesentlichen Grundlagen multivariater Zeitreihen sowie einiger Anhänge, die den Text weitestgehend autark lesbar machen sollen, schließen das Buch ab. 404 pp. Deutsch, Books<
Das Buch führt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarität und Autokovarianz- bzw. Autokorrelati… Mehr…
Das Buch führt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarität und Autokovarianz- bzw. Autokorrelationsstruktur eine wesentliche Rolle. Ergänzend zu den grundlegenden Modellen werden aber auch schon zu Beginn eine Reihe von Beispielen diskutiert. Mit Hilfe des Spektralsatzes und der Filterung stationärer Zeitreihen kann die wichtige Klasse der ARMA-Modelle sehr effizient und erschöpfend behandelt werden. Die asymptotischen Resultate des Textes beruhen auf einem zentralen Grenzwertresultat für sog. schwach abhängige Zufallsvariable. Es zeigt sich, dass dieses Resultat sowohl die Behandlung linearer Zeitreihenmodelle wie gewisser nichtlinearer und für den Bereich der Finanzzeitreihen wichtiger Zeitreihen erlaubt. Im Weiteren werden dann Schätzmethoden im Spektralbereich von Zeitreihen diskutiert. Neben dem Periodogram werden ebenso auch sog. geglättete Spektraldichteschätzer vollständig behandelt. Kapitel über Modellwahlverfahren und die wesentlichen Grundlagen multivariater Zeitreihen sowie einiger Anhänge, die den Text weitestgehend autark lesbar machen sollen, schließen das Buch ab. Buch 23.5 x 15.5 x 2.2 cm , Springer Berlin, Jens-Peter Kreiss,Georg Neuhaus, Springer Berlin, eter<
Thalia.de
Nr. A1000738544. Versandkosten:, , DE. (EUR 0.00) Details...
(*) Derzeit vergriffen bedeutet, dass dieser Titel momentan auf keiner der angeschlossenen Plattform verfügbar ist.
[EAN: 9783540256281], Neubuch, [PU: Springer Berlin Heidelberg], ANALYSE ZEITREIHENANALYSE ZEITREIHE - ARMA-MODELLE KORRELATION PARAMETERSCHäTZUNG SAGE VARIANZ ZUFALLSVARIABLE FINANZIELLEZEITREIHEN MULTIVARIATEZEITREIHEN STATIONäREZEITREIHEN MATHEMATIK WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE STOCHASTIK, Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Die beiden Autoren gehoeren weltweit zu den Top-Forschern im Bereich Zeitreihenanalyse. Neuhaus ist wissenschaftlicher \\ Vater\\ von Kreiss und besitzt eine grosse Schule in Deutschland.Kreiss ist Mitherausgeber der \\ Handbook of Financial Time Se, Books<
[EAN: 9783540256281], Neubuch, [SC: 18.22], [PU: Springer Berlin Heidelberg], ANALYSE / ZEITREIHENANALYSE; ZEITREIHE - ARMA-MODELLE; KORRELATION; PARAMETERSCHÄTZUNG; SAGE; VARIANZ; ZUFALLSVARIABLE; FINANZIELLEZEITREIHEN; MULTIVARIATEZEITREIHEN; STATIONÄREZEITREIHEN, Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Das Buch führt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarität und Autokovarianz- bzw. Autokorrelationsstruktur eine wesentliche Rolle. Ergänzend zu den grundlegenden Modellen werden aber auch schon zu Beginn eine Reihe von Beispielen diskutiert. Mit Hilfe des Spektralsatzes und der Filterung stationärer Zeitreihen kann die wichtige Klasse der ARMA-Modelle sehr effizient und erschöpfend behandelt werden. Die asymptotischen Resultate des Textes beruhen auf einem zentralen Grenzwertresultat für sog. schwach abhängige Zufallsvariable. Es zeigt sich, dass dieses Resultat sowohl die Behandlung linearer Zeitreihenmodelle wie gewisser nichtlinearer und für den Bereich der Finanzzeitreihen wichtiger Zeitreihen erlaubt. Im Weiteren werden dann Schätzmethoden im Spektralbereich von Zeitreihen diskutiert. Neben dem Periodogram werden ebenso auch sog. geglättete Spektraldichteschätzer vollständig behandelt. Kapitel über Modellwahlverfahren und die wesentlichen Grundlagen multivariater Zeitreihen sowie einiger Anhänge, die den Text weitestgehend autark lesbar machen sollen, schließen das Buch ab. 404 pp. Deutsch, Books<
Das Buch führt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarität und Autokovarianz- bzw. Autokorrelati… Mehr…
Das Buch führt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarität und Autokovarianz- bzw. Autokorrelationsstruktur eine wesentliche Rolle. Ergänzend zu den grundlegenden Modellen werden aber auch schon zu Beginn eine Reihe von Beispielen diskutiert. Mit Hilfe des Spektralsatzes und der Filterung stationärer Zeitreihen kann die wichtige Klasse der ARMA-Modelle sehr effizient und erschöpfend behandelt werden. Die asymptotischen Resultate des Textes beruhen auf einem zentralen Grenzwertresultat für sog. schwach abhängige Zufallsvariable. Es zeigt sich, dass dieses Resultat sowohl die Behandlung linearer Zeitreihenmodelle wie gewisser nichtlinearer und für den Bereich der Finanzzeitreihen wichtiger Zeitreihen erlaubt. Im Weiteren werden dann Schätzmethoden im Spektralbereich von Zeitreihen diskutiert. Neben dem Periodogram werden ebenso auch sog. geglättete Spektraldichteschätzer vollständig behandelt. Kapitel über Modellwahlverfahren und die wesentlichen Grundlagen multivariater Zeitreihen sowie einiger Anhänge, die den Text weitestgehend autark lesbar machen sollen, schließen das Buch ab. Buch 23.5 x 15.5 x 2.2 cm , Springer Berlin, Jens-Peter Kreiss,Georg Neuhaus, Springer Berlin, eter<
[EAN: 9783540256281], Neubuch, [PU: Springer Berlin Heidelberg], ANALYSE ZEITREIHENANALYSE ZEITREIHE - ARMA-MODELLE KORRELATION PARAMETERSCHäTZUNG SAGE VARIANZ ZUFALLSVARIABLE FINANZIELLEZEITREIHEN MULTIVARIATEZEITREIHEN STATIONäREZEITREIHEN MATHEMATIK WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE STOCHASTIK, Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Die beiden Autoren gehoeren weltweit zu den Top-Forschern im Bereich Zeitreihenanalyse. Neuhaus ist wissenschaftlicher \\ Vater\\ von Kreiss und besitzt eine grosse Schule in Deutschland.Kreiss ist Mitherausgeber der \\ Handbook of Financial Time Se, Books<
1Da einige Plattformen keine Versandkonditionen übermitteln und diese vom Lieferland, dem Einkaufspreis, dem Gewicht und der Größe des Artikels, einer möglichen Mitgliedschaft der Plattform, einer direkten Lieferung durch die Plattform oder über einen Drittanbieter (Marketplace), etc. abhängig sein können, ist es möglich, dass die von eurobuch angegebenen Versandkosten nicht mit denen der anbietenden Plattform übereinstimmen.
Das Buch führt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarität und Autokovarianz- bzw. Autokorrelationsstruktur eine wesentliche Rolle. Ergänzend zu den grundlegenden Modellen werden aber auch schon zu Beginn eine Reihe von Beispielen diskutiert. Mit Hilfe des Spektralsatzes und der Filterung stationärer Zeitreihen kann die wichtige Klasse der ARMA-Modelle sehr effizient und erschöpfend behandelt werden. Die asymptotischen Resultate des Textes beruhen auf einem zentralen Grenzwertresultat für sog. schwach abhängige Zufallsvariable. Es zeigt sich, dass dieses Resultat sowohl die Behandlung linearer Zeitreihenmodelle wie gewisser nichtlinearer und für den Bereich der Finanzzeitreihen wichtiger Zeitreihen erlaubt. Im Weiteren werden dann Schätzmethoden im Spektralbereich von Zeitreihen diskutiert. Neben dem Periodogram werden ebenso auch sog. geglättete Spektraldichteschätzer vollständig behandelt. Kapitel über Modellwahlverfahren und die wesentlichen Grundlagen multivariater Zeitreihen sowie einiger Anhänge, die den Text weitestgehend autark lesbar machen sollen, schließen das Buch ab.
Detailangaben zum Buch - Einführung in die Zeitreihenanalyse (Statistik und ihre Anwendungen) (German Edition)
EAN (ISBN-13): 9783540256281 ISBN (ISBN-10): 3540256288 Gebundene Ausgabe Taschenbuch Erscheinungsjahr: 2006 Herausgeber: Springer 388 Seiten Gewicht: 0,560 kg Sprache: ger/Deutsch
Buch in der Datenbank seit 2007-01-11T04:10:27+01:00 (Berlin) Detailseite zuletzt geändert am 2023-07-31T01:03:25+02:00 (Berlin) ISBN/EAN: 9783540256281
ISBN - alternative Schreibweisen: 3-540-25628-8, 978-3-540-25628-1 Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe: Autor des Buches: jens peter, neuhaus, georg kreis, kreiss, adolf opderbecke, reiss georg, krei, modellen, kreiß, georg may, springer peter Titel des Buches: einführung die zeitreihenanalyse, einführung die statistik, einfhrung die statistik, zeitreihen, anwendungen
Daten vom Verlag:
Autor/in: Jens-Peter Kreiß Titel: Statistik und ihre Anwendungen; Einführung in die Zeitreihenanalyse Verlag: Springer; Springer Berlin 388 Seiten Erscheinungsjahr: 2006-05-19 Berlin; Heidelberg; DE Sprache: Deutsch 51,39 € (DE)
BC; Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; ARMA-Modelle; Korrelation; Parameterschätzung; Sage; Varianz; Zeitreihenanalyse; Zufallsvariable; finanzielle Zeitreihen; multivariate Zeitreihen; stationäre Zeitreihen; Probability Theory; Econometrics; Statistical Theory and Methods; Stochastik; Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik; EA
Einführung.- Stationarität und grundlegende Modelle der Zeitreihenanalyse.- Die Autokovarianz und die Autokorrelation.- Lineare Vorhersage bei endlicher Vergangenheit.- Der Spektralsatz für stationäre Zeitreihen.- Filterung stationärer Zeitreihen.- ARMA-Modelle.- Die Autokovarianz und Autokorrelation von ARMA-Reihen im reellen Fall.- Deterministische und rein nicht-deterministische Zeitreihen.- Asymptotische Eigenschaften von Schätzverfahren in linearen Zeitreihenmodellen.- Parameterschätzung in ARMA-Modellen.- Schätzen im Spektralbereich.- Modellierung mit ARMA-Zeitreihen.- Grundlagen finanzieller Zeitreihen.- Grundlagen multivariater Zeitreihen.
Weitere, andere Bücher, die diesem Buch sehr ähnlich sein könnten:
