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Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach

Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach

Rob J. / Koehler Hyndman

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Parution le 03/07/2008
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Résumé

ppI. Introduction: Basic concepts.- Getting started. II. Essentials: Linear innovations state space models.- Non-linear and heteroscedastic innovations state space models.- Estimation of innovations state space models.- Prediction distributions and intervals.- Selection of models. III. Further topics: Normalizing seasonal components.- Models with regressor variables.- Some properties of linear models.- Reduced forms and relationships with ARIMA models.- Linear innovations state space models with random seed states.- Conventional state space models.- Time series with multiple seasonal patterns.- Non-linear models for positive data.- Models for count data.- Vector exponential smoothing. IV. Applications: Inventory control application.- Conditional heteroscedasticity and finance applications.- Economic applications: the Beveridge-Nelson decomposition.

Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Springer
Auteur(s) Rob J. / Koehler Hyndman
Parution 03/07/2008
EAN13 9783540719168

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