Buch, Deutsch, 326 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 522 g
Eine Einführung mit Anwendungen aus Finanzierung und Ökonometrie
Buch, Deutsch, 326 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 522 g
Reihe: Statistik und ihre Anwendungen
ISBN: 978-3-540-73567-0
Verlag: Springer
Stochastische Integralrechnung und Zeitreihenmodellierung haben in den letzten Jahren große Bedeutung in der Wirtschaftswissenschaft erlangt. Zum einen spielen sie eine entscheidende Rolle bei der Modellierung von Finanzmärkten (Lösen stochastischer Differentialgleichungen), zum anderen basiert fast die gesamte statistische Inferenz instationärer Zeitreihen darauf (Kointegration). Der Leser erhält hier eine Einführung mit Hinblick auf beide Gebiete und lernt so die modernen Methoden der mathematischen Finanzierungstheorie sowie der Zeitreihenökonometrie kennen.
Die Einführung ist elementar und rigoros zugleich. Der eigentliche Text enthält kaum mathematische Ableitungen, sondern stellt die Konzepte und Techniken eher anschaulich vor, illustriert anhand von Beispielen. Am Ende jeden Kapitels aber finden sich insgesamt über 100 Probleme und Übungsaufgaben samt kompletter Lösung, welche technische Details und Beweise enthalten und so ein hohes formales Niveau garantieren.
Zielgruppe
Lower undergraduate
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Geldwirtschaft, Währungspolitik
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftsstatistik, Demographie
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
Weitere Infos & Material
Zeitreihenmodellierung.- Grundlagen aus der Stochastik.- Autoregressive Moving-Average-Prozesse (ARMA).- Spektren stationärer Prozesse.- Prozesse mit bedingter Heteroskedastizität (ARCH).- Stochastische Integrale.- Wiener-Prozesse (WP).- Riemann-Integrale.- Stieltjes-Integrale.- Ito-Integrale.- Itos Lemma.- Anwendungen.- Stochastische Differentialgleichungen (SDG).- Zinsmodelle.- Asymptotik integrierter Prozesse.- Trends, Integrationstests und Nonsensregressionen.- Kointegrationsanalyse.