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Multivariate Time Series With Linear State Space Structure

Víctor Gómez (Taschenbuch, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This book presents a comprehensive study of multivariate time series with linear state space structure. The emphasis is put on both the clarity of the theoretical concepts and on efficient algorithms for implementing the theory. In particular, it investigates the relationship between VARMA and state space models, including canonical forms. It also highlights the relationship between…  Wiener-Kolmogorov and Kalman filtering both with an infinite and a finite sample. The strength of the book also lies in the numerous algorithms included for state space models that take advantage of the recursive nature of the models. Many of these algorithms can be made robust, fast, reliable and efficient. The book is accompanied by a MATLAB package called SSMMATLAB and a webpage presenting implemented algorithms with many examples and case studies. Though it lays a solid theoretical foundation, the book also focuses on practical application, and includes exercises in each chapter. It is intendedfor researchers and students working with linear state space models, and who are familiar with linear algebra and possess some knowledge of statistics.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
26.05.2018
Sprache
Englisch
EAN
9783319803852
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Víctor Gómez
Seitenanzahl
541
Auflage
Softcover reprint of the original 1st edition 2016
Einbandart
Taschenbuch
Schlagwörter
37M10, 62-XX, 62M10, 93E11, 62M20, 60Gxx, 65Fxx, time series, state space models, signal extraction, Kalman filter, forecasting, smoothing, multivariate time series, algorithms for state space models, MATLAB, Wiener-Kolmogorov theory
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UFM - Mathematische und statistische Software PBWL - Stochastik KCH - Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik K - Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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