Asymptotic Theory for Integrated Processes pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Oxford Univ Pr

作者:Boswijk, H. Peter

出品人:

頁數:256

译者:

出版時間:2012-2

價格:$ 107.35

裝幀:HRD

isbn號碼:9780198775577

叢書系列:

圖書標籤:

Asymptotic Theory
Integrated Processes
Stochastic Processes
Time Series Analysis
Probability Theory
Mathematical Statistics
Limit Theorems
Statistical Inference
High-Dimensional Data
Non-parametric Statistics

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到小哈圖書下載中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

This is an introduction to, and overview of, the asymptotic analysis of economic inference techniques for models which contain integrated processes. It concentrates on explaining the probability foundations of such analysis. It starts with the required probability theory and continues to analyze properties of least squares-based methods in regressions with integrated processes and concludes with an asymptotic analysis of likelihood functions. About the Series Advanced Texts in Econometrics is a distinguished and rapidly expanding series in which leading econometricians assess recent developments in such areas as stochastic probability, panel and time series data analysis, modeling, and cointegration. In both hardback and affordable paperback, each volume explains the nature and applicability of a topic in greater depth than possible in introductory textbooks or single journal articles. Each definitive work is formatted to be as accessible and convenient for those who are not familiar with the detailed primary literature.

好的，下麵是一份關於《Asymptotic Theory for Integrated Processes》的圖書簡介，內容聚焦於該領域的核心概念、方法論、應用及其在現代統計學和時間序列分析中的地位，旨在提供一個詳實且深入的概述，而不提及原始書名或AI創作痕跡。 --- 統計推斷的極限視角：深入探究積分過程的漸近理論本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的分析框架，以理解和掌握隨機過程在時間尺度趨於無窮大時的行為模式。聚焦於一類特殊的隨機對象——積分過程，本書係統地構建瞭描述其統計性質和推斷方法的理論基石。在現代計量經濟學、金融建模、信號處理以及高頻數據分析等領域，對具有非光滑或長程相關特性的隨機序列進行精確建模的需求日益迫切。傳統的基於獨立同分布（i.i.d.）假設的統計工具往往在處理這些復雜的動態係統時力不從心。本書正是為填補這一理論空白而設計，它將讀者引導至概率論與數理統計的前沿地帶，探索如何在高強度依賴和非平穩性環境中構建可靠的統計推斷。理論基石與核心概念的構建本書的結構從基礎的概率論和測度論齣發，逐步過渡到積分過程的構造及其關鍵性質的闡述。積分過程，廣義上指某一隨機變量序列的纍積和或其連續時間模擬，是分析路徑依賴特性的核心工具。我們首先對布朗運動（Brownian Motion）及其更廣義的推廣，如分數布朗運動（Fractional Brownian Motion）和高斯馬爾可夫過程，進行瞭嚴謹的定義和性質探討。漸近理論（Asymptotic Theory）是本書的靈魂。我們側重於應用中心極限定理（Central Limit Theorems, CLTs）和極限定理（Extreme Value Theory）來刻畫這些過程在樣本量趨於無窮大時的收斂特性。不同於標準的歐幾裏得空間中的收斂，積分過程的極限分布往往存在於函數空間，如$D[0, 1]$（Scorokhod 空間）。因此，函數空間上的收斂理論，特彆是根據 Billingsley 的弱收斂理論（Weak Convergence in Function Spaces），成為連接離散樣本與連續極限模型的橋梁。書中詳述瞭如何利用隨機積分（Stochastic Integrals）和經驗過程（Empirical Processes）來精確描述樣本均值和相關函數的極限行為。關鍵推斷工具的深入剖析本書的核心內容集中於建立適用於積分過程的漸近檢驗和估計程序。參數估計方麵，我們探討瞭極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）在積分模型中的有效性。然而，由於許多積分過程，特彆是那些具有記憶性的過程（如分數布朗運動），其概率密度函數（PDF）形式可能缺失或難以解析，本書強調瞭非參數和半參數估計方法的優勢。這包括利用矩估計（Method of Moments）、廣義矩估計（Generalized Method of Moments, GMM）以及核平滑技術（Kernel Smoothing）來處理模型中的高階矩和復雜相關結構。我們嚴格證明瞭這些估計量在特定條件下滿足漸近正態性，並推導瞭其漸近協方差矩陣，為構建置信區間和進行假設檢驗奠定瞭基礎。假設檢驗方麵，本書引入瞭針對積分過程的各種統計量，如檢驗模型設定正確性（Model Specification Tests）和檢驗過程的平穩性或特定長期記憶參數的檢驗。重點討論瞭基於函數空間統計量的檢驗，例如K-S檢驗的推廣形式以及基於殘差過程的檢驗。特彆地，對於檢驗隨機過程是否存在特定的記憶階數（如$Hurst$指數），本書提供瞭一套基於經驗特徵函數的漸近檢驗框架。隨機性與模型拓展為瞭更貼閤現實世界中由不確定性驅動的係統，本書的後半部分將視角拓展至隨機係數模型（Stochastic Coefficient Models）和半參數/非參數模型。在處理高頻數據和微觀結構噪聲時，局部極限理論（Local Limit Theorems）扮演瞭關鍵角色。我們分析瞭在固定窗口內，過程局部性質的漸近錶現。另一個重要的拓展是長程相關性（Long-Range Dependence）的建模。許多自然現象和經濟時間序列錶現齣比傳統ARMA模型所能捕捉的更強的持續性。本書詳細闡述瞭如何利用赫斯特指數（Hurst Exponent）來量化這種記憶效應，並基於此構建瞭有效的漸近一緻性估計量。實踐意義與應用展望本書並非純粹的理論探討，其結論直接指導瞭實際數據的分析工作。通過提供嚴格的漸近性質保證，讀者可以放心地將理論推導齣的推斷方法應用於： 1. 金融時間序列分析：評估資産收益率的波動集群效應、檢驗有效市場假說在長期記憶環境下的適用性，以及構建風險價值（VaR）的非參數估計。 2. 環境科學與信號處理：分析水文數據、氣候變化時間序列中的趨勢和周期性，以及在信道建模中對噪聲過程的統計描述。 3. 計量經濟學：構建和檢驗包含隨機趨勢和高階序列依賴性的宏觀經濟模型。通過對積分過程漸近理論的係統性梳理，本書為統計學傢、數量分析師以及研究隨機過程的學者提供瞭一套強大且嚴謹的分析工具箱。讀者將掌握如何在高維、非綫性、且具有復雜依賴結構的隨機環境中，建立具有可量化風險和有效統計功效的推斷結論。本書的深度和廣度確保瞭它成為該領域內一本權威性的參考著作。