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Estimation of Stochastic Processes with Stationary Increments and Cointegrated Sequences



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Éditeur :

Wiley-ISTE


Paru le : 2019-09-25



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Description

Estimation of Stochastic Processes is intended for researchers in the field of econometrics, financial mathematics, statistics or signal processing. This book gives a deep understanding of spectral theory and estimation techniques for stochastic processes with stationary increments. It focuses on the estimation of functionals of unobserved values for stochastic processes with stationary increments, including ARIMA processes, seasonal time series and a class of cointegrated sequences.

Furthermore, this book presents solutions to extrapolation (forecast), interpolation (missed values estimation) and filtering (smoothing) problems based on observations with and without noise, in discrete and continuous time domains. Extending the classical approach applied when the spectral densities of the processes are known, the minimax method of estimation is developed for a case where the spectral information is incomplete and the relations that determine the least favorable spectral densities for the optimal estimations are found.
Pages
320 pages
Collection
n.c
Parution
2019-09-25
Marque
Wiley-ISTE
EAN papier
9781786305039
EAN PDF
9781119663522
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
320
Taille du fichier
2724 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
163,47 €
EAN EPUB
9781119663508
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
320
Taille du fichier
26737 Ko
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Prix
163,47 €

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