Forecasting Economic Time Series using Locally Stationary Processes

Langue : anglais

Edité par Peter Lang Jan 2012, 2012

3631621876 / 9783631621875

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Stationarity has always played an important part in forecasting theory. However, some economic time series show time-varying autocovariances. The question arises whether forecasts can be improved using models that capture such a time-varying second-order structure. One possibility is given by autoregressive models with time-varying parameters. The author focuses on the development of a forecasting procedure for these processes and compares this approach to classical forecasting methods by means of Monte Carlo simulations. An evaluation of the proposed procedure is given by its application to futures prices and the Dow Jones index. The approach turns out to be superior to the classical methods if the sample sizes are large and the forecasting horizons do not range too far into the future. 140 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783631621875

Titre
Forecasting Economic Time Series using Locally Stationary Processes
Auteur
Tina Loll
Éditeur
Peter Lang Jan 2012
Année de publication
2012
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3631621876
ISBN à 13 chiffres
9783631621875
Poids de l'article
303 grammes
Dimensions
216x153x11 mm

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