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Time Series Analysis [양장]
2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.
- 출판사 : Princeton
- 발행 : 2013년 07월 01일
- 쪽수 : 799
- ISBN : 9780691042893
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출판사 서평
"I am extremely enthusiastic about this book. I think it will quickly become a classic. Like Sargent's and Varian's texts, it will be a centerpiece of the core cirriculum for graduate students."--John H. Cochrane, University of Chicago
목차
| Preface | |
| Difference Equations | p. 1 |
| Lag Operators | p. 25 |
| Stationary ARMA Processes | p. 43 |
| Forecasting | p. 72 |
| Maximum Likelihood Estimation | p. 117 |
| Spectral Analysis | p. 152 |
| Asymptotic Distribution Theory | p. 180 |
| Linear Regression Models | p. 200 |
| Linear Systems of Simultaneous Equations | p. 233 |
| Covariance-Stationary Vector Processes | p. 257 |
| Vector Autoregressions | p. 291 |
| Bayesian Analysis | p. 351 |
| The Kalman Filter | p. 372 |
| Generalized Method of Moments | p. 409 |
| Models of Nonstationary Time Series | p. 435 |
| Processes with Deterministic Time Trends | p. 454 |
| Univariate Processes with Unit Roots | p. 475 |
| Unit Roots in Multivariate Time Series | p. 544 |
| Cointegration | p. 571 |
| Full-Information Maximum Likelihood Analysis of Cointegrated Systems | p. 630 |
| Time Series Models of Heteroskedasticity | p. 657 |
| Modeling Time Series with Changes in Regime | p. 677 |
| Mathematical Review | p. 704 |
| Statistical Tables | p. 751 |
| Answers to Selected Exercises | p. 769 |
| Greek Letters and Mathematical Symbols Used in the Text | p. 786 |
| Author Index | p. 789 |
| Subject Index | p. 792 |
| Table of Contents provided by Publisher. All Rights Reserved. |
책소개
The last decade has brought dramatic changes in the way that researchers analyze economic and financial time series. This book synthesizes these recent advances and makes them accessible to first-year graduate students. James Hamilton provides the first adequate text-book treatments of important innovations such as vector autoregressions, generalized method of moments, the economic and statistical consequences of unit roots, time-varying variances, and nonlinear time series models. In addition, he presents basic tools for analyzing dynamic systems (including linear representations, autocovariance generating functions, spectral analysis, and the Kalman filter) in a way that integrates economic theory with the practical difficulties of analyzing and interpreting real-world data.Time Series Analysisfills an important need for a textbook that integrates economic theory, econometrics, and new results. The book is intended to provide students and researchers with a self-contained survey of time series analysis. It starts from first principles and should be readily accessible to any beginning graduate student, while it is also intended to serve as a reference book for researchers.
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