Книга "Линейные модели и анализ временных рядов: регрессия, ANOVA, ARMA и GARCH" является всесторонним и актуальным изданием, посвященным новому веянию в анализе временных рядов. Она заложила прочный фундамент в теории распределения для линейной модели (регрессии и ANOVA), анализа одномерных временных рядов (ARMAX и GARCH), а также некоторых многомерных моделей, связанных в основном с моделированием доходности финансовых активов (структуры на основе копул и дискретной смешанной нормальной и Лапласа). Автор продолжает тему своей предыдущей книги "Основы статистического вывода: вычислительный подход", в которой были введены основные понятия статистического вывода. Особое внимание уделяется применению и численным вычислениям, приводятся примеры кода на Matlab. Код обеспечивает фреймворк для дискуссии и иллюстрации численных методов и показывает связь между теорией и вычислениями.
Книга затрагивает традиционный анализ временных рядов с новыми рекомендациями, а также предоставляет доступ к передовым темам, находящимся на переднем крае финансовой эконометрики и индустрии. В ней рассматриваются последние разработки и темы, такие как данные о доходности финансовых активов, в том числе в многомерном контексте. Книгу написал ведущий эксперт в области анализа временных рядов, она была широко протестирована в классе и включает учебник по SAS. Решения большинства упражнений предоставлены в книге. "Линейные модели и анализ временных рядов: регрессия, ANOVA, ARMA и GARCH" подходит для студентов магистратуры по статистике и квантитативной финансовой математике, а также аспирантов по экономике и финансам. Она также полезна для квантитативных финансовых практиков в крупных финансовых институтах и меньших финансовых компаниях.
В книге "Линейные модели и анализ временных рядов; Регрессия, ANOVA-модель, эконометрические ARMA и GARCH-модели" автор, Марк Паолла сосредоточил свое внимание на важном новом подходе к аналитическим моделям линейных временных рядов. Книга предлагает прочную основу для распределения переменных в моделях линейной регрессии и ANOVA - анализе, анализе одномерных временных рядов (ANMAX и GARCH) и некоторых многомерных моделях, связанных прежде всего с прогнозированием доходностей финансовых активов.Автором накапливается опыт из его предыдущей книги «Основательный Статистический вывод. А вычислительный подход", которая представила основные концепции статистического вывода. В этой книге особое внимание уделяется применению и численным вычислениям. Автор снабжает все примеры кода, предлагающего контекстуальную ленту для обсуждения и иллюстрации численных методов и демонстрирует источники связей от теории до выполнения. Главная цель книги - изучение основных разделов временном анализе и его применении. Множество учебников и исследовательских журналов непосредственно посвящены данной тематики.Относительно темы/технологий, множество глав в "Линейных моделях и анализе временных рядов" охватывают прочно установленные разделы (регрессию и ARMA) и также являются посвященными последними методами, которые широко используются в экономической финансовой науке, опционы, управление рисками, и оптимизация портфолио, чтобы реагировать на серьезные изменения в работе многих пенсионных фондов и изменения каналов работы менеджеров фондов. Данная книга охватывает традиционные методы анализа временных рядов с новым руководством, дает доступ к современным темам, которые являются на переднем крае финансовой эконометрики и рыночных областей, включает свежие разработки, такие как финансовые данные возвратов, в частности, также в многомерной области. Ее написал ведущий эксперт в развитии временных рядов и посвятил ее вкладу Марку Паоле.Книга "Линейные модель и анализ временных рядовой: Регресия, ANOVO-модельная, эконометарычные AEMA и GARCHO-моделие" будет полезной для сильных магистрантов в статистической науке и количественной науке о финансах, а также докторов экономических и финансовых наук. Она является также полезной для ученых в области количественных финансов.
Электронная Книга «Linear Models and Time-Series Analysis. Regression, ANOVA, ARMA and GARCH» написана автором Marc Paolella S. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119431855
Описание книги от Marc Paolella S.
A comprehensive and timely edition on an emerging new trend in time series Linear Models and Time-Series Analysis: Regression, ANOVA, ARMA and GARCH sets a strong foundation, in terms of distribution theory, for the linear model (regression and ANOVA), univariate time series analysis (ARMAX and GARCH), and some multivariate models associated primarily with modeling financial asset returns (copula-based structures and the discrete mixed normal and Laplace). It builds on the author's previous book, Fundamental Statistical Inference: A Computational Approach, which introduced the major concepts of statistical inference. Attention is explicitly paid to application and numeric computation, with examples of Matlab code throughout. The code offers a framework for discussion and illustration of numerics, and shows the mapping from theory to computation. The topic of time series analysis is on firm footing, with numerous textbooks and research journals dedicated to it. With respect to the subject/technology, many chapters in Linear Models and Time-Series Analysis cover firmly entrenched topics (regression and ARMA). Several others are dedicated to very modern methods, as used in empirical finance, asset pricing, risk management, and portfolio optimization, in order to address the severe change in performance of many pension funds, and changes in how fund managers work. Covers traditional time series analysis with new guidelines Provides access to cutting edge topics that are at the forefront of financial econometrics and industry Includes latest developments and topics such as financial returns data, notably also in a multivariate context Written by a leading expert in time series analysis Extensively classroom tested Includes a tutorial on SAS Supplemented with a companion website containing numerous Matlab programs Solutions to most exercises are provided in the book Linear Models and Time-Series Analysis: Regression, ANOVA, ARMA and GARCH is suitable for advanced masters students in statistics and quantitative finance, as well as doctoral students in economics and finance. It is also useful for quantitative financial practitioners in large financial institutions and smaller finance outlets.
