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Ajouter à ma liste d'envies The SIML Filtering Method for Noisy Non-stationary Economic Time Series Naoto Kunitomo , Seisho Sato In this book, we explain the development of a new filtering method to estimate the hidden states of random variables for multiple non-stationary time series data. This method is particularly helpful in analyzing small-sample non-stationary macro-economic time series.... Parution : 2025-03-03 Format(s) : PDF, ePub Éditeur : Springer PDF ePub J'achète 53,49 €
Ajouter à ma liste d'envies Separating Information Maximum Likelihood Method for High-Frequency Financial Data Naoto Kunitomo , Daisuke Kurisu , Seisho Sato This book presents a systematic explanation of the SIML (Separating Information Maximum Likelihood) method, a new approach to financial econometrics.Considerable interest has been given to the estimation problem of integrated volatility and covariance by using... Parution : 2018-06-14 Format(s) : PDF Éditeur : Springer Collection : SpringerBriefs in Statistics J'achète 58,84 €

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The SIML Filtering Method for Noisy Non-stationary Economic Time Series

Naoto Kunitomo , Seisho Sato

In this book, we explain the development of a new filtering method to estimate the hidden states of random variables for multiple non-stationary time series data. This method is particularly helpful in analyzing small-sample non-stationary macro-economic time series....

Parution : 2025-03-03

Format(s) : PDF, ePub

Éditeur : Springer

J'achète

53,49 €

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Separating Information Maximum Likelihood Method for High-Frequency Financial Data

Naoto Kunitomo , Daisuke Kurisu , Seisho Sato

This book presents a systematic explanation of the SIML (Separating Information Maximum Likelihood) method, a new approach to financial econometrics.Considerable interest has been given to the estimation problem of integrated volatility and covariance by using...

Parution : 2018-06-14

Format(s) : PDF

Éditeur : Springer

Collection : SpringerBriefs in Statistics

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