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Éléments d'analyse de séries chronologiques multivariées (série Springer en statistiques)-

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Book Title: Elements of Multivariate Time Series Analysis (Springer Series i,

Topic: Probability & Statistics

Narrative Type: Probability & Statistics

Genre: N/A

Intended Audience: N/A

ISBN: 9780387406190

Subject Area: Mathematics

Publication Name: Elements of Multivariate Time Series Analysis

Publisher: Springer New York

Item Length: 9.3 in

Subject: Probability & Statistics / General, Probability & Statistics / Multivariate Analysis

Publication Year: 2003

Series: Springer Series in Statistics Ser.

Type: Textbook

Format: Trade Paperback

Language: English

Author: Gregory C. Reinsel

Features: Revised

Item Weight: 24 Oz

Item Width: 6.1 in

Number of Pages: Xvii, 358 Pages

À propos de ce produit

Product Identifiers

Publisher

Springer New York

ISBN-10

0387406190

ISBN-13

9780387406190

eBay Product ID (ePID)

6030121

Product Key Features

Number of Pages

Xvii, 358 Pages

Language

English

Publication Name

Elements of Multivariate Time Series Analysis

Subject

Probability & Statistics / General, Probability & Statistics / Multivariate Analysis

Publication Year

2003

Features

Revised

Type

Textbook

Author

Gregory C. Reinsel

Subject Area

Mathematics

Series

Springer Series in Statistics Ser.

Format

Trade Paperback

Dimensions

Item Weight

24 Oz

Item Length

9.3 in

Item Width

6.1 in

Additional Product Features

Edition Number

Intended Audience

Scholarly & Professional

Dewey Edition

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Number of Volumes

1 vol.

Illustrated

Yes

Dewey Decimal

519.55

Edition Description

Revised edition

Synopsis

Now available in paperback, this book introduces basic concepts and methods useful in the analysis and modeling of multivariate time series data. It concentrates on the time-domain analysis of multivariate time series, and assumes univariate time series analysis, while covering basic topics such as stationary processes and their covariance matrix structure, vector AR, MA, and ARMA models, forecasting, least squares and maximum likelihood estimation for ARMA models, associated likelihood ratio testing procedures., Elements of Multivariate Time Series Analysis introduces the basic concepts and methods that are useful in the analysis and modeling of multivariate time series data that may arise in business and economics, engineering, geophysical sciences, and other fields. The book concentrates on the time-domain analysis of multivariate time series, and assumes a background in univariate time series analysis. The book also includes exercise sets and multivariate time series data sets. In addition to serving as a textbook, this book will also be useful to researchers and graduate students in the areas of statistics, econometrics, business, and engineering., In this revised edition, some additional topics have been added to the original version, and certain existing materials have been expanded, in an attempt to pro- vide a more complete coverage of the topics of time-domain multivariate time series modeling and analysis. The most notable new addition is an entirely new chapter that gives accounts on various topics that arise when exogenous vari- ables are involved in the model structures, generally through consideration of the so-called ARMAX models; this includes some consideration of multivariate linear regression models with ARMA noise structure for the errors. Some other new material consists of the inclusion of a new Section 2. 6, which introduces state-space forms of the vector ARMA model at an earlier stage so that readers have some exposure to this important concept much sooner than in the first edi- tion; a new Appendix A2, which provides explicit details concerning the rela- tionships between the autoregressive (AR) and moving average (MA) parameter coefficient matrices and the corresponding covariance matrices of a vector ARMA process, with descriptions of methods to compute the covariance matrices in terms of the AR and MA parameter matrices; a new Section 5., In this revised edition, some additional topics have been added to the original version, and certain existing materials have been expanded, in an attempt to pro vide a more complete coverage of the topics of time-domain multivariate time series modeling and analysis. The most notable new addition is an entirely new chapter that gives accounts on various topics that arise when exogenous vari ables are involved in the model structures, generally through consideration of the so-called ARMAX models; this includes some consideration of multivariate linear regression models with ARMA noise structure for the errors. Some other new material consists of the inclusion of a new Section 2. 6, which introduces state-space forms of the vector ARMA model at an earlier stage so that readers have some exposure to this important concept much sooner than in the first edi tion; a new Appendix A2, which provides explicit details concerning the rela tionships between the autoregressive (AR) and moving average (MA) parameter coefficient matrices and the corresponding covariance matrices of a vector ARMA process, with descriptions of methods to compute the covariance matrices in terms of the AR and MA parameter matrices; a new Section 5.

LC Classification Number

QA276-280

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1997

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