Nonlinear Time Series Analysis of Business Cycles (Contributions to Economic Analysis, 276, Band 276) - Hardcover
Inhaltsangabe
This volume of Contributions to Economic Analysis addresses a number of important questions in the field of business cycles including: How should business cycles be dated and measured? What is the response of output and employment to oil-price and monetary shocks? And, is the business cycle asymmetric, and does it matter?
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Nonlinear Time Series Analysis of Business Cycles : Contributions to Economic Analysis
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Elsevier Science, Amsterdam, NL, 2006
ISBN 10: 044451838X
ISBN 13: 9780444518385
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Nonlinear Time Series Analysis of Business Cycles
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ISBN 13: 9780444518385
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Nonlinear Time Series Analysis of Business Cycles
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Emerald Publishing Limited, GB, 2006
ISBN 10: 044451838X
ISBN 13: 9780444518385
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Hardback. Zustand: New. The business cycle has long been the focus of empirical economic research. Until recently statistical analysis of macroeconomic fluctuations was dominated by linear time series methods. Over the past 15 years, however, economists have increasingly applied tractable parametric nonlinear time series models to business cycle data; most prominent in this set of models are the classes of Threshold AutoRegressive (TAR) models, Markov-Switching AutoRegressive (MSAR) models, and Smooth Transition AutoRegressive (STAR) models. In doing so, several important questions have been addressed in the literature, including: Do out-of-sample (point, interval, density, and turning point) forecasts obtained with nonlinear time series models dominate those generated with linear models? How should business cycles be dated and measured? What is the response of output and employment to oil-price and monetary shocks? How does monetary policy respond to asymmetries over the business cycle? Are business cycles due more to permanent or to transitory negative shocks? And, is the business cycle asymmetric, and does it matter? "Contributions to Economic Analysis" was established in 1952. The series purpose is to stimulate the international exchange of scientific information. The series includes books from all areas of macroeconomics and microeconomics. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780444518385
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Emerald Publishing Limited, GB, 2006
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ISBN 13: 9780444518385
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Hardback. Zustand: New. The business cycle has long been the focus of empirical economic research. Until recently statistical analysis of macroeconomic fluctuations was dominated by linear time series methods. Over the past 15 years, however, economists have increasingly applied tractable parametric nonlinear time series models to business cycle data; most prominent in this set of models are the classes of Threshold AutoRegressive (TAR) models, Markov-Switching AutoRegressive (MSAR) models, and Smooth Transition AutoRegressive (STAR) models. In doing so, several important questions have been addressed in the literature, including: Do out-of-sample (point, interval, density, and turning point) forecasts obtained with nonlinear time series models dominate those generated with linear models? How should business cycles be dated and measured? What is the response of output and employment to oil-price and monetary shocks? How does monetary policy respond to asymmetries over the business cycle? Are business cycles due more to permanent or to transitory negative shocks? And, is the business cycle asymmetric, and does it matter? "Contributions to Economic Analysis" was established in 1952. The series purpose is to stimulate the international exchange of scientific information. The series includes books from all areas of macroeconomics and microeconomics. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780444518385
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Emerald Group Publishing Limited, 2006
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Gebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. InhaltsverzeichnisContents: Introduction. 1. Dating business cycle turning points (M. Chauvet, J.D. Hamilton). 2. Combining predictors & combining information in modelling: forecasting U.S. recession probabilities and output growth (. Bestandsnummer des Verkäufers 5916684
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