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Band 68

Higher Order Asymptotic Theory for Time Series Analysis

Aus der Reihe Lecture Notes in Statistics

49,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

22.10.1991

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

160

Maße (L/B/H)

24,2/17/1 cm

Gewicht

305 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1991

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-97546-7

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

22.10.1991

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

160

Maße (L/B/H)

24,2/17/1 cm

Gewicht

305 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1991

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-97546-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • 1 A Survey of the First-Order Asymptotic Theory for Time Series Analysis.- 2 Higher Order Asymptotic Theory for Gaussian Arma Processes.- 2.1. Higher order asymptotic efficiency and Edgeworth expansions.- 2.2. Second-order asymptotic efficiency for Gaussian ARMA processes.- 2.3. Third-order asymptotic efficiency for Gaussian ARMA processes.- 2.4. Normalizing transformations of some statistics of Gaussian ARMA processes.- 2.5. Higher order asymptotic efficiency in time series regression models.- 3 Validity of Edgeworth Expansions in Time Series Analysis.- 3.1. Berry-Esseen theorems for quadratic forms of Gaussian stationary processes.- 3.2. Validity of Edgeworth expansions of generalized maximum likelihood estimators for Gaussian ARMA processes.- 4 Higher Order Asymptotic Sufficiency, Asymptotic Ancillarity in Time Series Analysis.- 4.1. Higher order asymptotic sufficiency for Gaussian ARMA processes.- 4.2. Asymptotic ancillarity in time series analysis.- 5 Higher Order Investigations for Testing Theory in Time Series Analysis.- 5.1. Asymptotic expansions of the distributions of a class of tests under the null hypothesis.- 5.2. Comparisons of powers of a class of tests under a local alternative.- 6 Higher Order Asymptotic Theory for Multivariate Time Series.- 6.1. Asymptotic expansions of the distributions of functions of the eigenvalues of sample covariance matrix in multivariate time series.- 6.2. Asymptotic expansions of the distributions of functions of the eigenvalues of canonical correlation matrix in multivariate time series.- 7 Some Practical Examples.- References.- Author Index.