Modelling Nonlinear Economic Time Series
Langue : anglais
Edité par Oxford University Press, GB, 2010
- Livre relié
- Neuf
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This book contains an extensive up-to-date overview of nonlinear time series models and their application to modelling economic relationships. It considers nonlinear models in stationary and nonstationary frameworks, and both parametric and nonparametric models are discussed. The book contains examples of nonlinear models in economic theory and presents the most common nonlinear time series models. Importantly, it shows the reader how to apply these models in practice. For this purpose, the building of various nonlinear models with its three stages of model building: specification, estimation and evaluation, is discussed in detail and is illustrated by several examples involving both economic and non-economic data. Since estimation of nonlinear time series models is carried out using numerical algorithms, the book contains a chapter on estimating parametric nonlinear models and another on estimating nonparametric ones. Forecasting is a major reason for building time series models, linear or nonlinear. The book contains a discussion on forecasting with nonlinear models, both parametric and nonparametric, and considers numerical techniques necessary for computing multi-period forecasts from them. The main focus of the book is on models of the conditional mean, but models of the conditional variance, mainly those of autoregressive conditional heteroskedasticity, receive attention as well. A separate chapter is devoted to state space models. As a whole, the book is an indispensable tool for researchers interested in nonlinear time series and is also suitable for teaching courses in econometrics and time series analysis. …
N° de réf. du vendeur LU-9780199587148
- Titre
- Modelling Nonlinear Economic Time Series
- Auteur
- Dag Tjøstheim, Timo Teräsvirta, Clive W. J. Granger
- Éditeur
- Oxford University Press, GB
- Année de publication
- 2010
- État de l'article
- New
- Reliure
- Hardback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0199587140
- ISBN à 13 chiffres
- 9780199587148
- Poids de l'article
- 982 grammes
- Série
- Livre 26 sur 26: Advanced Texts in Econometrics
Forecasting is a major reason for building time series models, linear or nonlinear. The book contains a discussion on forecasting with nonlinear models, both parametric and nonparametric, and considers numerical techniques necessary for computing multi-period forecasts from them. The main focus of the book is on models of the conditional mean, but models of the conditional variance, mainly those of autoregressive conditional heteroskedasticity, receive attention as well. A separate chapter is devoted to state space models. As a whole, the book is an indispensable tool for researchers interested in nonlinear time series and is also suitable for teaching courses in econometrics and time series analysis.
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À propos de l’auteur
Dag Tjøstheim holds a PhD in Applied Mathematics from Princeton University, 1974. He was Research Scientist at the seismic observatory NORSAR (1974-77) and Associate Professor at the Norwegian Business School (1977-80). He was Visiting Professor at the University of North Carolina, Chapel Hill (1983-84) and at the University of California, San Diego (1990-91). He has been working on time series and related areas in spatial processes including econometrics, fishery statistics, seismology and meteorology. Tjøstheim has served as main editor of the Scandinavian Journal of Statistics, and as Associate Editor of Bernoulli, Journal of the Royal Statistical Society Series B, and Journal of Time Series Analysis. He is the recipient of the Tjalling Koopmans Prize in Econometric Theory 1999-2002 and the Norwegian Sverdrup Prize 2009. He is elected member of the International Statistical Statistical Institute and the Norwegian Academy of Science.
Clive W. J. Granger was Professor Emeritus at the University of California, San Diego. In 2003, he was awarded the Nobel Memorial Prize in Economic Sciences for fundamental discoveries in the analysis of time series data.
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