Bee dagum (44 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: New. 2002 ed. Il testo tratta l'analisi delle serie storiche univariate, con particolare attenzione agli aspetti di modellistica, previsione e scomposizione. La parte sulla scomposizione e sulla destagionalizzazione costituisce una novità rispetto ai manuali tradizionali sull'analisi delle serie storiche. Inf…atti, pur essendo cruciale per l'identificazione del trend-ciclo e dei punti di svolta, la scomposizione non viene solitamente affrontata in modo approfondito. Un altro importante contributo è costituito da due casi di studio con delle serie storiche reali dove il lettore può seguire tutte le fasi sia della costruzione di un modello SARIMA mediante il software SPSS sia della scomposizione di una serie storica mediante il software X11ARIMA/2000. Il materiale presentato può trovare larga applicazione anche in discipline quali l'ingegneria, la medicina e, in generale, in tutti i settori in cui sia rilevante lo studio di osservazioni effettuate nel corso del tempo .
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Serie: Buch 31 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Serie: Buch 31 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Serie: Buch 31 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Serie: Buch 31 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Seasonal Adjustment Methods and Real Time Trend-Cycle Estimation | Estela Bee Dagum (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319811277 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anb…ieter: preigu.
Sprache: Englisch
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Serie: Buch 31 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Serie: Buch 31 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explores widely used seasonal adjustment methods and recent developments in real time trend-cycle estimation. It discusses in detail the properties and limitations of X12ARIMA, TRAMO-SEATS and STAMP - the main seasonal adjustment methods used by s…tatistical agencies. Several real-world cases illustrate each method and real data examples can be followed throughout the text. The trend-cycle estimation is presented using nonparametric techniques based on moving averages, linear filters and reproducing kernel Hilbert spaces, taking recent advances into account. The book provides a systematical treatment of results that to date have been scattered throughout the literature. Seasonal adjustment and real time trend-cycle prediction play an essential part at all levels of activity in modern economies. They are used by governments to counteract cyclical recessions, by central banks to control inflation, by decision makers for better modeling and planning and by hospitals, manufacturers, builders, transportation, and consumers in general to decide on appropriate action. This book appeals to practitioners in government institutions, finance and business, macroeconomists, and other professionals who use economic data as well as academic researchers in time series analysis, seasonal adjustment methods, filtering and signal extraction. It is also useful for graduate and final-year undergraduate courses in econometrics and time series with a good understanding of linear regression and matrix algebra, as well as ARIMA modelling.
Sprache: Englisch
Verlag: Birkhäuser, 2018
Serie: Buch 31 von 40 - Statistics for Social and Behavioral Sciences
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explores widely used seasonal adjustment methods and recent developments in real time trend-cycle estimation. It discusses in detail the properties and limitations of X12ARIMA, TRAMO-SEATS and STAMP - the main seasonal adjustment methods us…ed by statistical agencies. Several real-world cases illustrate each method and real data examples can be followed throughout the text. The trend-cycle estimation is presented using nonparametric techniques based on moving averages, linear filters and reproducing kernel Hilbert spaces, taking recent advances into account. The book provides a systematical treatment of results that to date have been scattered throughout the literature. Seasonal adjustment and real time trend-cycle prediction play an essential part at all levels of activity in modern economies. They are used by governments to counteract cyclical recessions, by central banks to control inflation, by decision makers for better modeling and planning and by hospitals, manufacturers, builders, transportation, and consumers in general to decide on appropriate action. This book appeals to practitioners in government institutions, finance and business, macroeconomists, and other professionals who use economic data as well as academic researchers in time series analysis, seasonal adjustment methods, filtering and signal extraction. It is also useful for graduate and final-year undergraduate courses in econometrics and time series with a good understanding of linear regression and matrix algebra, as well as ARIMA modelling.
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Sprache: Englisch
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