- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
-
зарубежная литература
- зарубежная деловая литература
- зарубежная драматургия
- зарубежная классика
- зарубежная компьютерная литература
- зарубежная литература о культуре и искусстве
- зарубежная образовательная литература
- зарубежная поэзия
- зарубежная прикладная литература
- зарубежная психология
- зарубежная публицистика
- зарубежная религиозная и эзотерическая литература
- зарубежная религиозная литература
- зарубежная справочная литература
- зарубежная старинная литература
- зарубежная фантастика
- зарубежная эзотерическая литература
- зарубежное фэнтези
- зарубежные боевики
- зарубежные детективы
- зарубежные детские книги
- зарубежные любовные романы
- зарубежные приключения
- зарубежный юмор
- современная зарубежная литература
- знания и навыки
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
Kairat Mynbaev T. — Short-Memory Linear Processes and Econometric Applications
Купить и скачать за 16814.99 ₽
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: Kairat Mynbaev T.
Издатель: John Wiley & Sons Limited
ISBN: 9781118007662
Описание: This book serves as a comprehensive source of asymptotic results for econometric models with deterministic exogenous regressors. Such regressors include linear (more generally, piece-wise polynomial) trends, seasonally oscillating functions, and slowly varying functions including logarithmic trends, as well as some specifications of spatial matrices in the theory of spatial models. The book begins with central limit theorems (CLTs) for weighted sums of short memory linear processes. This part contains the analysis of certain operators in Lp spaces and their employment in the derivation of CLTs. The applications of CLTs are to the asymptotic distribution of various estimators for several econometric models. Among the models discussed are static linear models with slowly varying regressors, spatial models, time series autoregressions, and two nonlinear models (binary logit model and nonlinear model whose linearization contains slowly varying regressors). The estimation procedures include ordinary and nonlinear least squares, maximum likelihood, and method of moments. Additional topical coverage includes an introduction to operators, probabilities, and linear models; Lp-approximable sequences of vectors; convergence of linear and quadratic forms; regressions with slowly varying regressors; spatial models; convergence; nonlinear models; and tools for vector autoregressions.