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Economic Time Series (Bell, William R. (Hrsg.) / Holan, Scott H. (Hrsg.) / Mcelroy, Tucker S. (Hrsg.))
Economic Time Series
Untertitel Modeling and Seasonality
Autor Bell, William R. (Hrsg.) / Holan, Scott H. (Hrsg.) / Mcelroy, Tucker S. (Hrsg.)
Verlag Taylor & Francis
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2018
Seiten 554 S.
Artikelnummer 13919826
ISBN 978-1-4398-4658-2
Plattform PDF
Kopierschutz DRM Adobe
CHF 88.35
Zusammenfassung
Economic Time Series: Modeling and Seasonality is a focused resource on analysis of economic time series as pertains to modeling and seasonality, presenting cutting-edge research that would otherwise be scattered throughout diverse peer-reviewed journals. This compilation of 21 chapters showcases the cross-fertilization between the fields of time s

This book is a focused resource on the analysis of economic time series as it pertains to modeling and seasonality. It presents cutting-edge research that would otherwise be scattered throughout diverse peer-reviewed journals. This compilation of 21 chapters showcases the cross-fertilization between the fields of time series modeling and seasonal adjustment, as is reflected both in the contents of the chapters and in their authorship, with contributors coming from academia and government statistical agencies.

William R. Bell, Ph.D., is the Senior Mathematical Statistician for Small Area Estimation at the U.S. Census Bureau. He is a recognized researcher in the area of modeling and adjustment of seasonal economic time series. He has also worked on development of related computer software, including software for RegARIMA modeling of seasonal economic time series (for the X-12-ARIMA seasonal adjustment program), and the REGCMPNT program for time series models with regression effects and ARIMA component errors.

Scott H. Holan, Ph.D., is an Associate Professor of Statistics at the University of Missouri. He is the author of over 30 articles on topics of time series, spatio-temporal methodology, Bayesian methods and hierarchical models. His work is largely motivated by problems in federal statistics, econometrics, ecology and environmental science.

Tucker S. McElroy, Ph.D., is a Principal Researcher for Time Series Analysis at the U.S. Census Bureau. His research is focused primarily upon developing novel methodology for time series problems, such as model selection and signal extraction. He has contributed to the model diagnostic and seasonal adjustment routines in the X-12-ARIMA seasonal adjustment program, and has taught seasonal adjustment to both domestic and international students.