Каталог
>
Знания и навыки
>
Компьютерная литература
>
Программы
>
9781629597478
Каталог
:: Java книги
:: Авто
:: Астрология
:: Аудио книги
:: Биографии и Мемуары
:: В мире животных
:: Гуманитарные и общественные науки
:: Детские книги
:: Для взрослых
:: Для детей
:: Дом, дача
:: Журналы
:: Зарубежная литература
:: Знания и навыки
:Бизнес-книги
:Компьютерная литература
:Базы данных
:Зарубежная компьютерная литература
:Интернет
:Информационная безопасность
:Книги о компьютерах
:Компьютерное железо
:Ос и сети
:Программирование
:Программы
:Научно-популярная литература
:Словари, справочники
:Учебная и научная литература
:: Издательские решения
:: Искусство
:: История
:: Компьютеры
:: Кулинария
:: Культура
:: Легкое чтение
:: Медицина и человек
:: Менеджмент
:: Наука и образование
:: Оружие
:: Программирование
:: Психология
:: Психология, мотивация
:: Публицистика и периодические издания
:: Разное
:: Религия
:: Родителям
:: Серьезное чтение
:: Спорт
:: Спорт, здоровье, красота
:: Справочники
:: Техника и конструкции
:: Учебная и научная литература
:: Фен-Шуй
:: Философия
:: Хобби, досуг
:: Художественная лит-ра
:: Эзотерика
:: Экономика и финансы
:: Энциклопедии
:: Юриспруденция и право
:: Языки
Новинки
Engines Cummins L10, service e-manual
Multiple Time Series Modeling Using the SAS VARMAX Procedure
Автор:
Anders Milhoj
Издательство:
Ingram
Cтраниц:
1
Формат:
EPUB
Размер:
0
ISBN:
9781629597478
Качество:
excellent
Язык:
Описание:
Aimed at econometricians who have completed at least one course in time series modeling, Multiple Time Series Modeling Using the SAS VARMAX Procedure will teach you the time series analytical possibilities that SAS offers today. Estimations of model parameters are now performed in a split second. For this reason, working through the identifications phase to find the correct model is unnecessary. Instead, several competing models can be estimated, and their fit can be compared instantaneously.
Consequently, for time series analysis, most of the Box and Jenkins analysis process for univariate series is now obsolete. The former days of looking at cross-correlations and pre-whitening are over, because distributed lag models are easily fitted by an automatic lag identification method. The same goes for bivariate and even multivariate models, for which PROC VARMAX models are automatically fitted. For these models, other interesting variations arise: Subjects like Granger causality testing, feedback, equilibrium, cointegration, and error correction are easily addressed by PROC VARMAX.
One problem with multivariate modeling is that it includes many parameters, making parameterizations unstable. This instability can be compensated for by application of Bayesian methods, which are also incorporated in PROC VARMAX. Volatility modeling has now become a standard part of time series modeling, because of the popularity of GARCH models. Both univariate and multivariate GARCH models are supported by PROC VARMAX. This feature is especially interesting for financial analytics in which risk is a focus.
This book teaches with examples. Readers who are analyzing a time series for the first time will find PROC VARMAX easy to use; readers who know more advanced theoretical time series models will discover that PROC VARMAX is a useful tool for advanced model building.
Скачать
Скачать легальную копию
Просмотров: 71
Пресс - релиз
string(4) "true" int(290)
К настоящему времени нет отзывов!
Вход
Если Вы забыли пароль, щелкните
здесь
Вы новый клиент?
Зарегистрируйтесь
Информация
Свяжитесь с нами
Как скачать и чем читать
Quiero dinero © 2007
