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Kundenrezensionen

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am 14. Juli 2000
This is a large text in time series analysis that is designed for graduate students as the author acknowledges in his preface. It deals primarily with the theory and the tools rather than providing practical applications. It does not require a Ph.D. but does require a fair amount of mathematical sophistication that comes from advanced courses in probability and statistics. There are many good books at this level. This one has some unique features. It covers the traditional ARIMA models that can be found in most texts and uses the operator notation that Box and Jenkins introduced. It adds vector autoregressions which is fairly recent material. Spectral analysis (the frequency domain approach)is also covered and asymptotic theory is presented. Linear systems (more common to econometric time series than in the standard statistical books) is covered. Topics not commonly covered in competitor texts include nonstationary cases (both univariate and multivariate)with unit roots to the characteristic equation, Bayesian approaches, heteroscedastic models including the ARCH models and the topic of cointegration originally developed by Clive Granger. The book is loaded with references to the literature and is slanted towards methods useful in econometrics. Other good books at this level include Brockwell and Davis (1987), Fuller (1976), Anderson (1971), Harvey (1981) and Shumway and Stoffer (2000). Good texts solely in the frequency domain include Bloomfeld (1976), Priestley (1981), Koopmans (1974) and Brillinger (1981). Box, Jenkins and Reinsel (1994) provides practical applications using the Box-Jenkins time domain approach.
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am 29. Juli 2009
Eins vorweg: obwohl sicher jeder, der sich für ein "time series analysis" Buch interessiert, wahrscheinlich auch weiß was unter diesem Begriff zu verstehen ist, möchte ich es trotzdem kurz erwähnen:
Schwerpunkt des Buches sind autoregressive, in der Zeit diskrete Stochastische Prozesse. ARMA, MA, ARIMA und eine wenig ARCH. Deren Parameterschätzung und die Prognose mit diesen Prozessen. Obwohl es ein Kapitel über Spektralanalyse gibt, spielt sich der Großteil in der "Time Domain" ab. Zeit kontinuierliche Prozesse stehen ebenfalls eher im Hinergrund.

Zum Schwierigkeitsgrad: die "angelsächsische" Rezension, das dieses Buch nur für Mathe PhDs verwendbar wäre, ist einfach quatsch! Zugegeben, als ich diese Monstrosität (bzgl. Größe und Seitenzahl und Gewicht...ernsthaft, stellen Sie das Buch bitte nicht auf das oberste Regal, es könnt jemanden verletzen, wenn es da runterfällt:) )zum ersten mal in die Hand bekam und einen kurzen Blick reinwarf, dachte ich mir "Jesus". Seitenfüllende Matrizenrechnungen und Reihenentwicklungen...der Gedanke dieses Buch durchzuarbeiten erschien mir alles andere als prickelnd.

Was aber als unübersichtlicher Formelmarathon erscheint, ist IMHO sehr Anfängerfreundlich. De Gleichungen und Formeln wirken deshalb nur so aufgebläht, weil der Autor diese ausführlich oder exemplarisch für die ersten und letzten paar Glieder hinschreibt. Anstelle eines Summenzeichens mit seltsamer Indizierung oder eines undurchsichtigen Matrizenkonstrukt, stehen halt ein paar Zeilen..."y_{n} = y_{0}+epsilon_{1}+epsilon_{2}*+epsilon_{3}.....+epsilon_{n-1}+epsilon_{n}".
Ich habe das als Anfänger als hilfreich empfunden, da ich mir "[I_{p}-beta*F]^{-t}[I_{b}-beta*F] = I_{p}" eh erstmal hinschreiben musste, um genau zu verstehen, was ich da eigentlich rechne...und in diesem Buch übernimmt halt der Autor die Arbeit.

Obwohl diese Ausführlichkeit viel Platz wegnimmt und nicht gerade elegant ist, ist sie für Anfänger doch zugänglicher als es auf den ersten Blick aussieht.

Dennoch vielleicht besser nicht als einziges "Textbook" für Neulinge zu empfehlen, insbesondere wenn man es gerne etwas verbaler hat...aber als Nachschlagewerk absolute Klasse, als ergänzenes rigoroses Werk zu etwas leichteren Lektüre,sehr sehr empfehlenswert.
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am 16. Dezember 2014
Dieses Buch war mein allererster Kauf bei Amazon. Ich brauchte es für meinen Uni-Unterricht und habe es nur auf Amazon gefunden. Das Buch kam sehr schnell an (ich hatte damals noch Prime-Mitgliedschaft) und die Lieferung war tadellos.
Nach einigen Tagen musste ich feststellen dass das Buch, obwohl von unserem Prof als Referenz und Taschenbibel empfohlen, nichts für absolute Anfänger im Breich Zeitreihen ist. Da ich so einer war, habe ich das Buch leider nicht effizient nutzen können. Als Referenz eignet sich das Lehrwerk auch eher für Fortgeschrittene da ich dort fast keine Erklärungen für Basis-Begriffe gefunden habe.
Das Buch dann später weiterverkauft.
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am 18. Dezember 2003
Dieses Werk ist einmalig und immer noch unübertroffen. Hamilton setzt nichts ausser dem ernsthaften Interesse an der Ökonometrie voraus. Jeder Schritt einer Herleitung, jedes mathematische oder statistische "tool" wird im Text oder im Anhang erklärt. Das Buch ist eine Brücke zum Niveau wissenschaftlicher Aufsätze. Das Buch ist ein Muss für Makroökonomen.
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am 22. Februar 1998
This book offers an excellant overview of the current state of Time Series Analysis at a level that most graduate students should find very understandable. My only complaint was that there were not enough practical examples given either in the text or as possible questions at the end of each chapter. Michael Regan Quigley Ph.D. Providian Financial michael_quigley@providian.com
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am 19. Mai 2000
This book covers all the major topics with a simple and straightforward approach. Contrary to what some of the other reviewers say, you do *not* need a PhD in math! Of course, this is not to say that an average person with an undergrad education in the humanities could understand the book, as it covers some advanced topics. For econometrics, this is the simplest book that covers so much and explains things so simply. A must for anyone trying to estimate parameters.
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am 1. Juni 1999
This book is one of the most important text for macroeconomists. You must have it if you are or plan to be one. Very important materials are covered there, but not quite in a language you know. You need pretty solid background in math, statistics and matrix algebra to digest the material. Yes, maybe only math (or the kindred) Ph.D.s can really understand the material. I would prefer one covering the same material but with easier approach. Definitely not for beginners.
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am 25. Juni 1999
This book it simple and easy to read, Hamilton as donne a great job, making it a book that you want to have. May be the math isn't for any novice, but if you intend to buy his book that mean,make sure that's you already know a little about math, statistic and econometrics. You don't have too be a math nerd.
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am 25. Juni 1999
This book it simple and easy to read, Hamilton as donne a great job, making it a book that you want to have. May be the math isn't for any novice, but if you intend to buy his book ,make sure that's you already know a little about math, statistic and econometrics. You don't have too be a math nerd.
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am 27. März 1999
This book assumes that the reader already has a Ph.D. in math. As a student, this book fails to do a good job explaining the material covered and makes too many assumptions about what the reader knows.
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