Statistical Methods for Stochastic Differential Equations
Langue : anglais
Edité par Chapman And Hall/CRC, 2012
Série : Livre 40 sur 110 - ISSN
- Livre relié
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The seventh volume in the SemStat series, Statistical Methods for Stochastic Differential Equations presents current research trends and recent developments in statistical methods for stochastic differential equations. Written to be accessible to both new students and seasoned researchers, each self-contained chapter starts with introductions to the topic at hand and builds gradually towards discussing recent research. The book covers Wiener-driven equations as well as stochastic differential equations with jumps, including continuous-time ARMA processes and COGARCH processes. It presents a spectrum of estimation methods, including nonparametric estimation as well as parametric estimation based on likelihood methods, estimating functions, and simulation techniques. Two chapters are devoted to high-frequency data. Multivariate models are also considered, including partially observed systems, asynchronous sampling, tests for simultaneous jumps, and multiscale diffusions.Statistical Methods for Stochastic Differential Equations is useful to the theoretical statistician and the probabilist who works in or intends to work in the field, as well as to the applied statistician or financial econometrician who needs the methods to analyze biological or financial time series.…
N° de réf. du vendeur 9781439849408
- Titre
- Statistical Methods for Stochastic Differential Equations
- Auteur
- Mathieu Kessler
- Éditeur
- Chapman And Hall/CRC
- Année de publication
- 2012
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1439849404
- ISBN à 13 chiffres
- 9781439849408
- Poids de l'article
- 922 grammes
- Dimensions
- 240x161x32 mm
- Série
- Livre 40 sur 110: ISSN
The seventh volume in the SemStat series, Statistical Methods for Stochastic Differential Equations presents current research trends and recent developments in statistical methods for stochastic differential equations. Written to be accessible to both new students and seasoned researchers, each self-contained chapter starts with introductions to the topic at hand and builds gradually towards discussing recent research.
The book covers Wiener-driven equations as well as stochastic differential equations with jumps, including continuous-time ARMA processes and COGARCH processes. It presents a spectrum of estimation methods, including nonparametric estimation as well as parametric estimation based on likelihood methods, estimating functions, and simulation techniques. Two chapters are devoted to high-frequency data. Multivariate models are also considered, including partially observed systems, asynchronous sampling, tests for simultaneous jumps, and multiscale diffusions.
Statistical Methods for Stochastic Differential Equations is useful to the theoretical statistician and the probabilist who works in or intends to work in the field, as well as to the applied statistician or financial econometrician who needs the methods to analyze biological or financial time series.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Matthieu Kessler, Department of Applied Mathematics and Statistics, University of Cartagena, Spain
Alexander Lindner, Institute of Mathematics and Statistics, TU Braunschweig, Germany
Michael Sorensen, Department of Mathematical Sciences, University of Copenhagen, Denmark
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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