Forecasting Aggregated Vector ARMA Processes, Helmut L?tkepohl

Автор: Armando Mendes; Emiliana L. D. G. Soares da Silva;
Название: Efficiency Measures in the Agricultural Sector
ISBN: 9401782199 ISBN-13(EAN): 9789401782197
Издательство: Springer
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Цена: 15672.00 р.
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Описание: Adding to our toolkit for improving agricultural efficiency, this volume shows how to deploy techniques such as data envelopment analysis and stochastic frontier analysis in crop production, opening up a fruitful new arena that could profit from these methods.

Автор: Kenichi Shimizu
Название: Bootstrapping Stationary ARMA-GARCH Models
ISBN: 3834809926 ISBN-13(EAN): 9783834809926
Издательство: Springer
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Цена: 10760.00 р.
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Описание: Im Jahre 1979 hat Bradley Efron mit seiner Arbeit Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife das Tor zu einem in den vergangenen 30 Jahren intensiv bearbeiteten Forschungsgebiet aufgestoen. Die simulationsbasierte Methode des Bootstraps hat sich in den verschiedensten Bereichen als ein auerordentlich - ?zientes Werkzeug zur Approximation der stochastischen Fluktuation eines Sch- zers um die zu schatzende Groe erwiesen. Prazise Kenntnis dieser stochastischen Fluktuation ist zum Beispiel notwendig, um Kon?denzbereiche fur Schatzer an- geben, die die unbekannte interessierende Groe mit einer vorgegebenen Wa- scheinlichkeit von, sagen wir, 95 oder 99% enthalten. In vielen Fallen und bei korrekter Anwendung ist das Bootstrapverfahren dabei der konkurrierenden und auf der Approximation durch eine Normalverteilung basierenden Methode ub- legen. Die Anzahl der Publikationen im Bereich des Bootstraps ist seit 1979 in einem atemberaubenden Tempo angestiegen. Die wesentliche und im Grunde e- fache Idee des Bootstraps ist die Erzeugung vieler (Pseudo-) Datensatze, die von ihrer wesentlichen stochastischen Struktur dem Ausgangsdatensatz moglichst a- lich sind. Die aktuellen Forschungsinteressen im Umfeld des Bootstraps bewegen sich zu einem groen Teil im Bereich der stochastischen Prozesse. Hier stellt sich die zusatzliche Herausforderung, bei der Erzeugung die Abhangigkeitsstruktur der Ausgangsdaten adaquat zu imitieren. Dabei ist eine prazise Analyse der zugrunde liegenden Situation notwendig, um beurteilen zu konnen, welche Abhangigkei- aspekte fur das Verhalten der Schatzer wesentlich sind und welche nicht, um a- reichend komplexe, aber eben auch moglichst einfache Resamplingvorschlage fur die Erzeugung der Bootstrapdaten entwickeln zu konnen.

Автор: ByoungSeon Choi
Название: ARMA Model Identification
ISBN: 1461397472 ISBN-13(EAN): 9781461397472
Издательство: Springer
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Цена: 6986.00 р.
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Описание: The main topics covered include: Box-Jenkins` method, inverse autocorrelation functions, penalty function identification such as AIC, BIC techniques and Hannan and Quinn`s method, instrumental regression, and a range of pattern identification methods.