Résumé
This book presents a comprehensive treatment of the
state space approach to time series analysis.
Readership: Researchers in statistics,
econiometrics, biometrics, environmetrics, engineering,
system theory and physics. Financial analyists in banking
and other financial institutions.
Contents
Part I - Gaussian and linear state space
models
Preface to Part I
- 1 Local level Model
- 2 Linear Gaussian state space models
- 3 Filtering, smoothing and forecasting
- 4 Initialisation of filter and smoother
- 5 Computational aspects of filtering and smoothing
- 6 Maximum likelihood estimation
- 7 Bayseian analysis
- 8 Illustrations of the use of the linear Gaussian model
- Part II Non-Gaussian and nonlinear state space
models
Preface to Part II - 9 Non-Gaussian and nonlinear state space models
- 10 Analysis froma classical standpoint
- 11 Analysis from a Bayesian standpoint
- 12 Non-Gaussian and nonlinear illustrations
- References
- Author Index
- Subject Index
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Oxford University Press |
| Auteur(s) | J. Durbin, S.J. Koopman |
| Parution | 01/01/2001 |
| Nb. de pages | 246 |
| Format | 16 x 24 |
| Couverture | Relié |
| Poids | 515g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9780198523543 |
| ISBN13 | 978-0-19-852354-3 |
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