Klaus Neusser – författare
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Inbunden, Engelska, 2025
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This text presents modern developments in time series analysis and focuses on their application to economic problems. The book first introduces the fundamental concept of a stationary time series and its relation to the basic properties of covariance funtions, investigating the structure and estimation of autoregressive-moving average (ARMA) models and their relations to the covariance structure. The book then moves on to non-stationary time series, highlighting its consequences for modeling and forecasting as well as regressions models and presenting standard statistical tests. Next, the text discusses volatility models and their applications in the analysis of financial market data, focusing on generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models. The second part of the text is devoted to multivariate processes, such as vector autoregressive (VAR) models and structural vector autoregressive (SVAR) models, which have become the main tools in empirical macroeconomics. The text concludes with a discussion of co-integrated models and the Kalman Filter, which is being used with increasing frequency. The exposition finally connects to recent developments in the field. Mathematically rigorous, yet application-oriented, this self-contained text will help students develop a deeper understanding of theory and better command of the models that are vital to the field. Assuming a basic knowledge of statistics and/or econometrics, this text is best suited for advanced undergraduate and beginning graduate students.
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Engelska, 20251 570 kr
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This text presents modern developments in time series analysis and focuses on their application to economic problems. The book first introduces the fundamental concept of a stationary time series and its relation to the basic properties of covariance funtions, investigating the structure and estimation of autoregressive-moving average (ARMA) models and their relations to the covariance structure. The book then moves on to non-stationary time series, highlighting its consequences for modeling and forecasting as well as regressions models and presenting standard statistical tests. Next, the text discusses volatility models and their applications in the analysis of financial market data, focusing on generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models. The second part of the text is devoted to multivariate processes, such as vector autoregressive (VAR) models and structural vector autoregressive (SVAR) models, which have become the main tools in empirical macroeconomics. The text concludes with a discussion of co-integrated models and the Kalman Filter, which is being used with increasing frequency. The exposition finally connects to recent developments in the field. Mathematically rigorous, yet application-oriented, this self-contained text will help students develop a deeper understanding of theory and better command of the models that are vital to the field. Assuming a basic knowledge of statistics and/or econometrics, this text is best suited for advanced undergraduate and beginning graduate students.
Häftad, Engelska, 2026
871 kr
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This text presents modern developments in time series analysis and focuses on their application to economic problems. The book first introduces the fundamental concept of a stationary time series and its relation to the basic properties of covariance funtions, investigating the structure and estimation of autoregressive-moving average (ARMA) models and their relations to the covariance structure. The book then moves on to non-stationary time series, highlighting its consequences for modeling and forecasting as well as regressions models and presenting standard statistical tests. Next, the text discusses volatility models and their applications in the analysis of financial market data, focusing on generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models. The second part of the text is devoted to multivariate processes, such as vector autoregressive (VAR) models and structural vector autoregressive (SVAR) models, which have become the main tools in empirical macroeconomics. The text concludes with a discussion of co-integrated models and the Kalman Filter, which is being used with increasing frequency. The exposition finally connects to recent developments in the field. Mathematically rigorous, yet application-oriented, this self-contained text will help students develop a deeper understanding of theory and better command of the models that are vital to the field. Assuming a basic knowledge of statistics and/or econometrics, this text is best suited for advanced undergraduate and beginning graduate students.
Inbunden, Engelska, 2016
1 416 kr
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This text presents modern developments in time series analysis and focuses on their application to economic problems. The book first introduces the fundamental concept of a stationary time series and the basic properties of covariance, investigating the structure and estimation of autoregressive-moving average (ARMA) models and their relations to the covariance structure. The book then moves on to non-stationary time series, highlighting its consequences for modeling and forecasting and presenting standard statistical tests and regressions. Next, the text discusses volatility models and their applications in the analysis of financial market data, focusing on generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models. The second part of the text devoted to multivariate processes, such as vector autoregressive (VAR) models and structural vector autoregressive (SVAR) models, which have become the main tools in empirical macroeconomics. The text concludes with a discussionof co-integrated models and the Kalman Filter, which is being used with increasing frequency. Mathematically rigorous, yet application-oriented, this self-contained text will help students develop a deeper understanding of theory and better command of the models that are vital to the field. Assuming a basic knowledge of statistics and/or econometrics, this text is best suited for advanced undergraduate and beginning graduate students.
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PDF, Engelska, 20161 255 kr
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This text presents modern developments in time series analysis and focuses on their application to economic problems. The book first introduces the fundamental concept of a stationary time series and the basic properties of covariance, investigating the structure and estimation of autoregressive-moving average (ARMA) models and their relations to the covariance structure. The book then moves on to non-stationary time series, highlighting its consequences for modeling and forecasting and presenting standard statistical tests and regressions. Next, the text discusses volatility models and their applications in the analysis of financial market data, focusing on generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models. The second part of the text devoted to multivariate processes, such as vector autoregressive (VAR) models and structural vector autoregressive (SVAR) models, which have become the main tools in empirical macroeconomics. The text concludes with a discussionof co-integrated models and the Kalman Filter, which is being used with increasing frequency. Mathematically rigorous, yet application-oriented, this self-contained text will help students develop a deeper understanding of theory and better command of the models that are vital to the field. Assuming a basic knowledge of statistics and/or econometrics, this text is best suited for advanced undergraduate and beginning graduate students.
Häftad, Engelska, 2018
1 234 kr
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This text presents modern developments in time series analysis and focuses on their application to economic problems. The book first introduces the fundamental concept of a stationary time series and the basic properties of covariance, investigating the structure and estimation of autoregressive-moving average (ARMA) models and their relations to the covariance structure. The book then moves on to non-stationary time series, highlighting its consequences for modeling and forecasting and presenting standard statistical tests and regressions. Next, the text discusses volatility models and their applications in the analysis of financial market data, focusing on generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models. The second part of the text devoted to multivariate processes, such as vector autoregressive (VAR) models and structural vector autoregressive (SVAR) models, which have become the main tools in empirical macroeconomics. The text concludes with a discussionof co-integrated models and the Kalman Filter, which is being used with increasing frequency. Mathematically rigorous, yet application-oriented, this self-contained text will help students develop a deeper understanding of theory and better command of the models that are vital to the field. Assuming a basic knowledge of statistics and/or econometrics, this text is best suited for advanced undergraduate and beginning graduate students.
Häftad, Tyska, 2022
411 kr
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Dieses Buch ermöglicht Studierenden der Wirtschaftswissenschaften mit Vorkenntnissen in Ökonometrie den Einstieg in die uni- und multivariate Zeitreihenanalyse und dient zugleich als wichtiges Bindeglied zur aktuellen Forschung auf diesem Gebiet. Das Buch beschränkt sich zwar auf nur wenige, aber zentrale Beweise, formuliert jedoch die verwendeten Konzepte, Definitionen und Theoreme mathematisch rigoros und ist somit bestens als Ausgangspunkt für weitergehende Studien der forschungsorientierten empirischen Literatur geeignet.Die betrachteten empirischen Beispiele sind vielfältig aus den relevanten wirtschafts- und finanzwissenschaftlichen Anwendungen gewählt: Behandelt werden Kursentwicklungen von Aktien oder Anleihen, die Entwicklung des Bruttoinlandsproduktes, die Inflationsrate oder die Arbeitslosenquote und vieles mehr. Für die 4. Auflage hat das Buch eine vollständige Überarbeitung erfahren: Es wurden aktuelle Entwicklungen berücksichtigt und entsprechende Inhalte ergänzt, viele empirische Beispiele aktualisiert und flächendeckend Übungsaufgaben bereitgestellt. Lesbarkeit und Verwendbarkeit als Lehrbuch wurden insgesamt deutlich verbessert; unter anderem wurden Notation und Sprache so angepasst, dass Einsteigern der anschließende Umstieg auf weiterführende Literatur erleichtert wird. Die im Buch verwendeten Daten und Programme werden auf einer eigenen Webseite der Autoren zur Verfügung gestellt.
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Tyska, 2022411 kr
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Dieses Buch ermöglicht Studierenden der Wirtschaftswissenschaften mit Vorkenntnissen in Ökonometrie den Einstieg in die uni- und multivariate Zeitreihenanalyse und dient zugleich als wichtiges Bindeglied zur aktuellen Forschung auf diesem Gebiet. Das Buch beschränkt sich zwar auf nur wenige, aber zentrale Beweise, formuliert jedoch die verwendeten Konzepte, Definitionen und Theoreme mathematisch rigoros und ist somit bestens als Ausgangspunkt für weitergehende Studien der forschungsorientierten empirischen Literatur geeignet. Die betrachteten empirischen Beispiele sind vielfältig aus den relevanten wirtschafts- und finanzwissenschaftlichen Anwendungen gewählt: Behandelt werden Kursentwicklungen von Aktien oder Anleihen, die Entwicklung des Bruttoinlandsproduktes, die Inflationsrate oder die Arbeitslosenquote und vieles mehr.
Für die 4. Auflage hat das Buch eine vollständige Überarbeitung erfahren: Es wurden aktuelle Entwicklungen berücksichtigt und entsprechende Inhalte ergänzt, viele empirische Beispiele aktualisiert und flächendeckend Übungsaufgaben bereitgestellt. Lesbarkeit und Verwendbarkeit als Lehrbuch wurden insgesamt deutlich verbessert; unter anderem wurden Notation und Sprache so angepasst, dass Einsteigern der anschließende Umstieg auf weiterführende Literatur erleichtert wird. Die im Buch verwendeten Daten und Programme werden auf einer eigenen Webseite der Autoren zur Verfügung gestellt.
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PDF, Tyska, 2011316 kr
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PDF, Tyska, 2009379 kr
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Die Zeitreihenanalyse hat in den letzten Jahrzehnten in den Wirtschaftswissenschaften, vor allem auf den Gebieten der Makro- und Finanzmarktökonomie, enorm an Bedeutung gewonnen. Diese Entwicklung brachte neue, auf die Wirtschaftswissenschaften ausgerichtete Techniken und Methoden mit sich. Hevorzuheben sind insbesondere die Identi?kation Vektor-autoregressiver Prozesse, die Analyse integrierter und kointegrierter Prozesse sowie die Volatilitätsmodelle zur Analyse von Finanzmarktdaten. Nach einer fulminanten Entwicklungsphase scheint mit der V- leihung des Nobelpreises an Clive W. J. GRANGER und Robert F. ENGLE III im Jahr 2003 das Gebiet eine gewisse Reife erlangt zu haben, so dass es angebracht erscheint, die Materie als Lehrbuch aufzubereiten. Dieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten der Wirtschaftswissenschaften mit Vorkenntnissen in Ökonometrie und eignet sich daher für fortgeschrittene Bachelor- oder Master- Studierende. Es versucht, diesem Kreis einen fundierten Einblick in eine rasch wachsende Li- ratur zu bieten, um ihn so in die Lage zu versetzen, den Anschluss an die laufende Forschung zu ?nden. Dieses Ziel verlangt einen gewissen mathematischen Aufwand. Zwar verzichtet das Buch über weite Strecken auf Beweise, vor allem dann wenn Kenntnisse der Wahrscheinli- keitstheorie vorausgesetzt werden, doch wurden die verwendeten Konzepte, De?nitionen und Theoreme rigoros formuliert, so dass das Buch als Ausgangspunkt für weitergehende Studien der forschungsorientierten empirischen Literatur dienen kann. Das Buch gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil behandelt die univariate Zeitreihenanalyse, während der zweite Teil der multivariaten Zeitreihenanalyse gewidmet ist. Jeder der beiden Teile ist autonom und kann, bis auf wenige Ausnahmen,unabhängig voneinander behandelt werden.
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PDF, Tyska, 2007332 kr
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