Olivier Damette – författare
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L’ouvrage couvre un large éventail de modèles relevant de l’économétrie dynamique. Sa première partie est consacrée à l’analyse des modèles canoniques linéaires, qu’ils soient stationnaires ou non. La deuxième partie du livre aborde ensuite rigoureusement les méthodes « phares » de l’économétrie dynamique. La dernière partie analyse les panels dynamiques non stationnaires et les modèles à variable dépendante qualitative. Un appendice regroupe les principaux résultats d’algèbre matricielle utilisés dans l’ouvrage. De nombreux exemples traités à partir du logiciel libre GRETL permettent d’illustrer et d’assimiler au mieux les principaux outils développés.
Cet ouvrage s’adresse à des étudiants d’économie, de finance et de gestion à partir de la licence 3. Il peut également servir de support à des cours d’économétrie qu’il s’agisse des fondements ou des développements avancés – en séries temporelles et de panel – et de finance quantitative.
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This textbook for advanced econometrics students introduces key concepts of dynamic non-stationary modelling. It discusses all the classic topics in time series analysis and linear models containing multiple equations, as well as covering panel data models, and non-linear models of qualitative variables.
The book offers a general introduction to dynamic econometrics and covers topics including non-stationary stochastic processes, unit root tests, Monte Carlo simulations, heteroskedasticity, autocorrelation, cointegration and error correction mechanism, models specification, and vector autoregressions. Going beyond advanced dynamic analysis, the book also meticulously analyses the classical linear regression model (CLRM) and introduces students to estimation and testing methods for the more advanced auto-regressive distributed lag (ARDL) model. The book incorporates worked examples, algebraic explanations and learning exercises throughout. It will be a valuable resource for graduate and postgraduate students in econometrics and quantitative finance as well as academic researchers in this area.