Time series econometrics is used for predicting future developments of variables of interest such as economic growth, stock market volatility or interest rates. A model has to be constructed, accordingly, to describe the data generation process and to estimate its parameters. Modern tools to accomplish these tasks are provided in this volume, which also demonstrates by example how the tools can be applied.
This Second Edition of the highly acclaimed introduction to econometrics retains its comprehensive nature and strong authorship, while incorporating much new material. New to this edition are a complete treatment of Bayesian inference, sampling theory, an appendix on linear algebra, and a computer handbook. Presentation covers modern statistical models and focuses on the sampling theory process by which the data were generated, and the statistical consequences of alternative decisions under uncertainty. Asymptotics are introduced early on, for use throughout. Includes at least one applied example to illustrate each model, and contains many analytical and numerical exercises.
Dieses Lehrbuch auf Graduatniveau befasst sich mit der Analyse und Prognose von multiplen Zeitreihen. Es behandelt eine Vielzahl von Modellen und Methoden für multiple Zeitreihen. Zu den Modellen gehören vektorautoregressive, vektorautoregressive gleitende Durchschnitte, kointegrierte und periodische Prozesse sowie Zustandsraum- und dynamische simultane Gleichungsmodelle. Es werden Methoden wie kleinste Quadrate, maximale Wahrscheinlichkeit und Bayes'sche Methoden zur Schätzung dieser Modelle betrachtet. Verschiedene Verfahren zur Modellauswahl oder -spezifikation werden behandelt, und es werden eine Reihe von Tests und Kriterien zur Bewertung der Angemessenheit eines gewählten Modells eingeführt. Die Wahl von Punkt- und Intervallprognosen wird betrachtet, und Impulsantwortanalysen, dynamische Multiplikatoren sowie Innovationsrechnung werden als Werkzeuge für die strukturelle Analyse im Kontext multipler Zeitreihen vorgestellt. Dieses Buch ist für Graduierte in Wirtschaft und Ökonomie zugänglich. Darüber hinaus können multiple Zeitreihen-Kurse in anderen Bereichen wie Statistik und Ingenieurwesen auf diesem Buch basieren. Angewandte Forscher, die sich mit der Analyse multipler Zeitreihen befassen, können von dem Buch profitieren, da es den Hintergrund und die Werkzeuge für ihre Aufgaben bereitstellt. Es ermöglicht dem Leser, seine Analysen in einer Lücke zur schwierigen technischen Literatur zu diesem Thema durchzuführen.