sklep@sgh.waw.pl 22 564-87-22
Ulubione
  1. Strona główna
  2. Sam na sam z ekonometrią szeregów czasowych. Garść zadań
Sam na sam z ekonometrią szeregów czasowych. Garść zadań
Nowość

Sam na sam z ekonometrią szeregów czasowych. Garść zadań

35,00 zł
31,50 zł
/ szt.
Oszczędzasz 10 % ( 3,50 zł).
Najniższa cena produktu z 30 dni przed obniżką: 31,50 zł
Autor: Andrzej Torój, Aleksander Welfe
Kod produktu: 978-83-8030-764-3
Cena regularna:
35,00 zł
31,50 zł
/ szt.
Oszczędzasz 10 % ( 3,50 zł).
Najniższa cena produktu z 30 dni przed obniżką: 31,50 zł
Dodaj do ulubionych
Łatwy zwrot towaru w ciągu 14 dni od zakupu bez podania przyczyny
Sprawdź, w którym sklepie obejrzysz i kupisz od ręki
Sam na sam z ekonometrią szeregów czasowych. Garść zadań
Sam na sam z ekonometrią szeregów czasowych. Garść zadań
uniwersalny

[[[separator]]]

 Zbiór zadań został przygotowany przede wszystkim dla studentów poziomu magisterskiego kierunku Metody Ilościowe  w Ekonomii i Systemy Informacyjne w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie oraz kierunków ekonomicznych innych uczelni kładących nacisk na kształcenie w zakresie analizy ilościowej, w szczególności ekonometrii. Oczywiście, można ten zbiór wykorzystać również podczas zaawansowanych zajęć na poziomie licencjackim oraz na studiach doktoranckich. 

[[[separator]]]

Słowo wstępne

1. Modele dynamiczne i modele o zmiennych parametrach

2. Sezonowość stochastyczna. Metoda TRAMO–SEATS

3. Niestacjonarność procesów stochastycznych generujących dane

4. Równowaga długookresowa

5. Wielowymiarowe modele autoregresyjne

5.1. Wektorowy model autoregresyjny (VAR)

5.2.Skointegrowany wektorowy model autoregresyjny (CVAR)

6. Modele o równaniach łącznie współzależnych

6.1. Modele statyczne i dynamiczne. Postać strukturalna, zredukowana i końcowa

6.2. Analiza wła´sciwo´sci układu równań. Mnożniki. Stabilność modelu

6.3. Identyfikacja w modelach wielorównaniowych

6.4. Estymacja parametrów pojedynczych równań i estymacja łączna

6.5. Symulacja. Metoda Gaussa–Seidla Rozwiązania wybranych zadań

 

Opis

Wydanie: I
Rok wydania: 2025
Wydawnictwo: Oficyna Wydawnicza
Liczba stron: 112
Oprawa: miękka
Format: B5

Wstęp

 Zbiór zadań został przygotowany przede wszystkim dla studentów poziomu magisterskiego kierunku Metody Ilościowe  w Ekonomii i Systemy Informacyjne w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie oraz kierunków ekonomicznych innych uczelni kładących nacisk na kształcenie w zakresie analizy ilościowej, w szczególności ekonometrii. Oczywiście, można ten zbiór wykorzystać również podczas zaawansowanych zajęć na poziomie licencjackim oraz na studiach doktoranckich. 

Spis treści

Słowo wstępne

1. Modele dynamiczne i modele o zmiennych parametrach

2. Sezonowość stochastyczna. Metoda TRAMO–SEATS

3. Niestacjonarność procesów stochastycznych generujących dane

4. Równowaga długookresowa

5. Wielowymiarowe modele autoregresyjne

5.1. Wektorowy model autoregresyjny (VAR)

5.2.Skointegrowany wektorowy model autoregresyjny (CVAR)

6. Modele o równaniach łącznie współzależnych

6.1. Modele statyczne i dynamiczne. Postać strukturalna, zredukowana i końcowa

6.2. Analiza wła´sciwo´sci układu równań. Mnożniki. Stabilność modelu

6.3. Identyfikacja w modelach wielorównaniowych

6.4. Estymacja parametrów pojedynczych równań i estymacja łączna

6.5. Symulacja. Metoda Gaussa–Seidla Rozwiązania wybranych zadań

 

Opinie

Twoja ocena:
/ 5
Opis
Wstęp
Spis treści
Opinie
Wydanie: I
Rok wydania: 2025
Wydawnictwo: Oficyna Wydawnicza
Liczba stron: 112
Oprawa: miękka
Format: B5

 Zbiór zadań został przygotowany przede wszystkim dla studentów poziomu magisterskiego kierunku Metody Ilościowe  w Ekonomii i Systemy Informacyjne w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie oraz kierunków ekonomicznych innych uczelni kładących nacisk na kształcenie w zakresie analizy ilościowej, w szczególności ekonometrii. Oczywiście, można ten zbiór wykorzystać również podczas zaawansowanych zajęć na poziomie licencjackim oraz na studiach doktoranckich. 

Słowo wstępne

1. Modele dynamiczne i modele o zmiennych parametrach

2. Sezonowość stochastyczna. Metoda TRAMO–SEATS

3. Niestacjonarność procesów stochastycznych generujących dane

4. Równowaga długookresowa

5. Wielowymiarowe modele autoregresyjne

5.1. Wektorowy model autoregresyjny (VAR)

5.2.Skointegrowany wektorowy model autoregresyjny (CVAR)

6. Modele o równaniach łącznie współzależnych

6.1. Modele statyczne i dynamiczne. Postać strukturalna, zredukowana i końcowa

6.2. Analiza wła´sciwo´sci układu równań. Mnożniki. Stabilność modelu

6.3. Identyfikacja w modelach wielorównaniowych

6.4. Estymacja parametrów pojedynczych równań i estymacja łączna

6.5. Symulacja. Metoda Gaussa–Seidla Rozwiązania wybranych zadań

 
Napisz swoją opinię
Twoja ocena:
/ 5
pixel