Multiple Time Series Models

Langue : anglais

Edité par SAGE Publications Inc, US, 2006

1412906563 / 9781412906562

Série : Livre 110 sur 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences

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Many analyses of time series data involve multiple, related variables.  Multiple Time Series Models presents many specification choices and special challenges.  This book reviews the main competing approaches to modeling multiple time series: simultaneous equations, ARIMA, error correction models, and vector autoregression.  The text focuses on vector autoregression (VAR) models as a generalization of the other approaches mentioned.  Specification, estimation, and inference using these models is discussed.  The authors also review arguments for and against using multi-equation time series models. Two complete, worked examples show how VAR models can be employed. An appendix discusses software that can be used for multiple time series models and software code for replicating the examples is available.Key FeaturesOffers a detailed comparison of different time series methods and approaches. Includes a self-contained introduction to vector autoregression modeling. Situates multiple time series modeling as a natural extension of commonly taught statistical models.

N° de réf. du vendeur LU-9781412906562

Titre
Multiple Time Series Models
Auteur
Patrick T. Brandt, John Taylor Williams
Éditeur
SAGE Publications Inc, US
Année de publication
2006
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1412906563
ISBN à 13 chiffres
9781412906562
Édition
1st.
Poids de l'article
140 grammes
Dimensions
13.97 x 0.66 x 21.59 cm
Série
Livre 110 sur 194: Quantitative Applications in the Social Sciences

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