Revisar el análisis de series temporales
por JAMES D. HAMILTON
Descripción
El libro, “Análisis de series temporales” es una síntesis de los avances alcanzados por el análisis económico y financiero de series temporales. Lo que esto significa es que el trabajo había sido sometido no sólo a una gran investigación, sino también a la inmersión dentro de la industria financiera.
El autor, James Hamilton, había hecho bien proporcionando tratamientos más que adecuados de innovaciones de la industria como, pero no limitado a, método generalizado de momentos, modelos de series temporales no lineales, autoregresiones vectoriales, las consecuencias económicas y estadísticas de las raíces unitarias y variaciones en el tiempo.
También son presentadas por el autor las herramientas fundamentales para el análisis de sistemas dinámicos. Esto tiene en cuenta la teoría y la práctica económicas que, en última instancia, contribuye a la interpretación de las situaciones de la vida real.
El libro “Análisis de series temporales” está creado para atender a profesionales, estudiantes e investigaciones que desean profundizar en sus conocimientos sobre teoría económica, econometría y otros campos pertinentes en el análisis de series temporales.
Los lectores están de acuerdo en que el libro es un tesoro de información fresca a la que se puede acceder fácilmente a través de su lenguaje laico-friendly.
Sobre el autor
James Douglas Hamilton (nacido el 29 de noviembre de 1954) es un econométrico estadounidense que actualmente enseña en la Universidad de California, San Diego. Su trabajo es especialmente influyente en series temporales y economía energética. Recibió su doctorado. de la Universidad de California, Berkeley, en 1983.
Tabla de contenido
1 Ecuaciones de diferencia
2 Operadores de retraso
3 Procesos armos estacionarios
4 Pronóstico
5 Estimación de la probabilidad máxima
6 Análisis espectral
7 Teoría de la distribución asintomática
8 Modelos de regresión lineal
9 Sistemas lineales de ecuaciones simultáneas
10 Procesos vectoriales estacionarios de covarianza
11 Autoregresiones vectoriales
12 Análisis bayesiano
13 El filtro Kalman
14 Método generalizado de momentos
15 modelos de series temporales no estacionarias
16 Procesos con tendencias de tiempo deterministas
17 Procesos Univariosos con Raíces Unitarias
18 Raíces de unidades en serie de tiempo multivariante
19 Cointegración
20 Análisis de máxima probabilidad de información completa de los sistemas cointegrados
21 Modelos de Serie Temporal de Heteroskedasticity
22 Serie de tiempo de modelado con cambios
A Mathematical Reviews
B Tablas Estadísticas
C Respuesta a ejercicios seleccionados
D Letras griegas y símbolos matemáticos utilizados en el texto
