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Dieses Buch richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit Vorkenntnissen in Ökonometrie und bietet einen Einstieg in die uni- und multivariate Zeitreihenanalyse. Es fungiert als wichtiges Bindeglied zur aktuellen Forschung und behandelt zentrale Beweise, während es Konzepte, Definitionen und Theoreme mathematisch rigoros formuliert. Die empirischen Beispiele stammen aus relevanten wirtschafts- und finanzwissenschaftlichen Anwendungen, darunter Kursentwicklungen von Aktien und Anleihen, Bruttoinlandsprodukt, Inflationsrate und Arbeitslosenquote. Die 4. Auflage wurde vollständig überarbeitet, um aktuelle Entwicklungen zu berücksichtigen und die Inhalte zu ergänzen. Viele empirische Beispiele wurden aktualisiert, und es stehen umfangreiche Übungsaufgaben zur Verfügung. Die Lesbarkeit und Verwendbarkeit als Lehrbuch wurden verbessert; Notation und Sprache wurden so angepasst, dass Einsteigern der Übergang zu weiterführender Literatur erleichtert wird. Daten und Programme, die im Buch verwendet werden, sind auf einer Webseite der Autoren zugänglich. Das Inhaltsverzeichnis umfasst Themen wie stationäre ARMA-Prozesse, Schätzung der ersten zwei Momente, Prognose stationärer Prozesse, Parameter- und Kointegrationsschätzung sowie Zustandsraummodelle und deren Weiterentwicklungen.
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Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften, Klaus Neusser, Martin Wágner
- Lingua
- Pubblicato
- 2022
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- (In brossura)
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- Titolo
- Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften
- Sottotitolo
- Einführung und Grundlagen für den Einstieg in die aktuelle Forschung
- Lingua
- Tedesco
- Autori
- Klaus Neusser, Martin Wágner
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg
- Pubblicato
- 2022
- Formato
- In brossura
- Pagine
- 428
- ISBN13
- 9783662646496
- Serie
- Descrizione
- Dieses Buch richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit Vorkenntnissen in Ökonometrie und bietet einen Einstieg in die uni- und multivariate Zeitreihenanalyse. Es fungiert als wichtiges Bindeglied zur aktuellen Forschung und behandelt zentrale Beweise, während es Konzepte, Definitionen und Theoreme mathematisch rigoros formuliert. Die empirischen Beispiele stammen aus relevanten wirtschafts- und finanzwissenschaftlichen Anwendungen, darunter Kursentwicklungen von Aktien und Anleihen, Bruttoinlandsprodukt, Inflationsrate und Arbeitslosenquote. Die 4. Auflage wurde vollständig überarbeitet, um aktuelle Entwicklungen zu berücksichtigen und die Inhalte zu ergänzen. Viele empirische Beispiele wurden aktualisiert, und es stehen umfangreiche Übungsaufgaben zur Verfügung. Die Lesbarkeit und Verwendbarkeit als Lehrbuch wurden verbessert; Notation und Sprache wurden so angepasst, dass Einsteigern der Übergang zu weiterführender Literatur erleichtert wird. Daten und Programme, die im Buch verwendet werden, sind auf einer Webseite der Autoren zugänglich. Das Inhaltsverzeichnis umfasst Themen wie stationäre ARMA-Prozesse, Schätzung der ersten zwei Momente, Prognose stationärer Prozesse, Parameter- und Kointegrationsschätzung sowie Zustandsraummodelle und deren Weiterentwicklungen.