Kenichi Shimizu Bootstrapping Stationary ARMA-GARCH Models 9783834809926

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Автор: Kenichi Shimizu
Название: Bootstrapping Stationary ARMA-GARCH Models
ISBN: 9783834809926
Издательство: Springer
Классификация:

Вероятность и статистика

ISBN-10: 3834809926
Обложка/Формат: Paperback
Страницы: 148
Вес: 0.18 кг.
Дата издания: 27.01.2010
Язык: English
Размер: 210 x 148 x 8
Основная тема: Mathematics
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: Im Jahre 1979 hat Bradley Efron mit seiner Arbeit Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife das Tor zu einem in den vergangenen 30 Jahren intensiv bearbeiteten Forschungsgebiet aufgestoen. Die simulationsbasierte Methode des Bootstraps hat sich in den verschiedensten Bereichen als ein auerordentlich - ?zientes Werkzeug zur Approximation der stochastischen Fluktuation eines Sch- zers um die zu schatzende Groe erwiesen. Prazise Kenntnis dieser stochastischen Fluktuation ist zum Beispiel notwendig, um Kon?denzbereiche fur Schatzer an- geben, die die unbekannte interessierende Groe mit einer vorgegebenen Wa- scheinlichkeit von, sagen wir, 95 oder 99% enthalten. In vielen Fallen und bei korrekter Anwendung ist das Bootstrapverfahren dabei der konkurrierenden und auf der Approximation durch eine Normalverteilung basierenden Methode ub- legen. Die Anzahl der Publikationen im Bereich des Bootstraps ist seit 1979 in einem atemberaubenden Tempo angestiegen. Die wesentliche und im Grunde e- fache Idee des Bootstraps ist die Erzeugung vieler (Pseudo-) Datensatze, die von ihrer wesentlichen stochastischen Struktur dem Ausgangsdatensatz moglichst a- lich sind. Die aktuellen Forschungsinteressen im Umfeld des Bootstraps bewegen sich zu einem groen Teil im Bereich der stochastischen Prozesse. Hier stellt sich die zusatzliche Herausforderung, bei der Erzeugung die Abhangigkeitsstruktur der Ausgangsdaten adaquat zu imitieren. Dabei ist eine prazise Analyse der zugrunde liegenden Situation notwendig, um beurteilen zu konnen, welche Abhangigkei- aspekte fur das Verhalten der Schatzer wesentlich sind und welche nicht, um a- reichend komplexe, aber eben auch moglichst einfache Resamplingvorschlage fur die Erzeugung der Bootstrapdaten entwickeln zu konnen.

Bootstrapping Stationary ARMA-GARCH Models, Kenichi Shimizu