.

0 (hodnocen0 x )

EB

EB

ONLINE

[Praha] : Karolinum, 2016

1 online zdroj (220 stran)

ISBN 978-80-246-3198-1 (online ; pdf)

ISBN 978-80-246-3199-8 (print)

Kniha přináší soubor základních i pokročilých technik a postupů používaných v ekonometrické analýze časových řad. Kniha klade důraz na umožnění efektivního použití popsaných technik v aplikovaném ekonomickém výzkumu. Toho je dosaženo tím, že teoretické základy popsané ekonometrie jsou prezentovány spolu s intuitivním vysvětlením problematiky a jednotlivé techniky jsou ilustrovány na výsledcích současného výzkumu a to především v kontextu procesu nedávné ekonomické transformace a současné evropské integrace. Toto pojetí z knihy činí nejen učebnici v klasickém smyslu, ale také užitečný referenční zdroj neboť odkazy v knize spojují klasickou i moderní ekonometrickou literaturu se soudobými aplikacemi, na nichž je použití jednotlivých technik jasně pochopitelné. Mnohá použití vycházejí z bohaté předchozí práce autorů v oboru..

001489686

Introduction 11 // 1 The Nature of Time Series 15 // 1.1 Description of Time Series 16 // 1.2 White Noise 17 // 1.3 Stationarity 17 // 1.4 Transformations of Time Series 19 // 1.5 Trend, Seasonal, and Irregular Patterns 21 // 1.6 Arma Models of Time Series 22 // 1.7 Stylized Eacts about Time Series 23 // 2 Difference Equations 27 // 2.1 Linear Difference Equations 27 // 2.2 Lag Operator 28 // 2.3 The Solution of Difference Equations 29 // 2.3.1 Particular Solution and Lag Operators 30 // 2.3.2 Solution By Iteration 31 // 2.3.3 Homogenous Solution 33 // 2.3.4 Particular Solution З? // 2.4 Stability Conditions 35 // 2.5 Stability and Stationarity // Univariate Time Series // Estimation of an Arma Model // Autocorrelation Function Act // Partial Autocorrelation Function Pacf // Q Tests // Diagnostics of Residuals // Information Criteria — // Box Jenkins Methodology // Trend In Time Series // Deterministic Trend // Stochastic Trend // Stochastic Plus Deterministic Trend // Additional Notes On Trends In Time Series // Seasonality In Time Series — // Removing Seasonal Patterns // Estimating02seasonal Patterns // Detecting Seasonal Patterns // Hodrick Prescott Filter // Unit Roots // Dickey Fuller Test // Augmented Dickey Fuller Test // Phillips Perron Test // Shortcomings of The Standard Unit Root Test // Kpss Test // Unit Roots and Structural Change // Perron’s Test // Zivot and Andrews’ Test // Detecting A Structural Change // Single Structural Change // Multiple Structural Change // Conditional Heteroskedasticity // and Non Linear Structure // Conditional and Unconditional Expectations // Arch Model // Garch Model // Detecting Conditional Heteroskedasticity // The Bds Test // An Alternative To The Bds Test: Integration // Across the Correlation Integral // Identification and Estimation of a Garch Model Extensions of Arch Type Models // 3.7.9 Multivariate (G)Arch Models 129 //

3.7.10 Structural Breaks In Volatility — 135 // 4. Multiple Time Series 141 // 4.1 Var Models 143 // 4.11 Structural Form, Reduced Form, and Identification 144 // 4.1.2 Stability and Stationarity of Var Models 145 // 4.1.3 Estimation of a Var Model 148 // 4.2 Granger Causality 150 // 4.3 Cointegration and Error Correction Models 154 // 4.3.1 Definition of Cointegration 157 // 4.3.2 The Engle Granger Methodology 162 // 4.3.3 Extensions to the Engle Granger Methodology 168 // 4.3.4 The Johansen Methodology 170 // 5 Panel Data and Unit03root Tests 177 // 5.1 Levin, Lin, and Chu Panel Unit Root Test With a Null of Unit Root and Limited Coefficients Heterogeneity 178 // 5.2 Im, Pesaran, and Shin Unit Root Test With a Null of Unit Root and Heterogeneous Coefficients 181 // 5.3 Hadri Unit Root Tests With a Null of Stationarity 184 // 5.4 Breuer, Mcnown, and Wallace Test for Convergence 186 // 5.5 Vogelsang Test for ß Convergence 187 // Appendix A: Monte Carlo Simulations 193 // Appendix B: Statistical Tables 196 // References 202 // Index 216