Hassler | Stochastische Integration und Zeitreihenmodellierung | Buch | 978-3-540-73567-0 | sack.de

Buch, Deutsch, 326 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 522 g

Reihe: Statistik und ihre Anwendungen

Hassler

Stochastische Integration und Zeitreihenmodellierung


Eine Einführung mit Anwendungen aus Finanzierung und Ökonometrie

Buch, Deutsch, 326 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 522 g

Reihe: Statistik und ihre Anwendungen

ISBN: 978-3-540-73567-0
Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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.
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Zielgruppe

Lower undergraduate

Autoren/Hrsg.

Hassler, Uwe

Fachgebiete

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.

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