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Titlebook: Ökonometrie; Mathematische Theori Jörg-Uwe Löbus Textbook 2001 Springer Fachmedien Wiesbaden 2001 Algebra.Computer.Mathematik.Regression.Re

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发表于 2025-3-21 19:21:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
期刊全称Ökonometrie
期刊简称Mathematische Theori
影响因子2023Jörg-Uwe Löbus
视频video
发行地址Lehrbuch zur Ökonometrie: mathematisch präzise und praxisnah
图书封面Titlebook: Ökonometrie; Mathematische Theori Jörg-Uwe Löbus Textbook 2001 Springer Fachmedien Wiesbaden 2001 Algebra.Computer.Mathematik.Regression.Re
影响因子Die Ökonometrie fasst diejenigen Methoden der mathematischen Statistik zusammen, die bei der quantitativen Analyse ökonomischer Phänomene angewendet werden. Damit hat das Lehrgebiet Ökonometrieeinen festen Platz in der Ausbildung von Wirtschaftsmathematikern sowie von Mathematikern mit Nebenfach Volkswirtschaftslehre oder Betriebswirtschaftsleh­ re. Darüber hinaus werden in zunehmenden Maße auch Studenten der Fachrichtungen Volks­ bzw. Betriebswirtschaftslehre mit der Ökonometrie konfrontiert. Die mannigfaltigen Bedürf­ nisse der Lernenden und die unterschiedlichen Spezialisierungen ihrer akademischen Lehrer resultieren in einer Reihe von verschiedenen Herangehensweisen an die Ökonometrie, siehe z.B. [As 95], [Au 99], [EKD 95], [Fr 80], [Gr 97], [PDP 00] und [Sc 90]. Anliegen des vorliegenden Buches ist es, einen rigorosen und präzisen mathematischen Zugang zur Ökonometrie zu vermitteln. Außerdem soll gezeigt werden, dass aus ökonomischer Sicht repräsentative Problemstellungen mit den vorgestellten Methoden bearbeitet werden können. Schließlich soll der Leser lernen, wie man unter Nutzung des Softwaresystems SAS® sämtliche diskutierten Verfahrensweisen der mathematischen Statistik
Pindex Textbook 2001
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书目名称Ökonometrie影响因子(影响力)




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发表于 2025-3-21 21:18:21 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 04:00:31 | 显示全部楼层
https://doi.org/10.1007/978-1-349-04256-2Wir betrachten erneut die Konsumtionsmodelle (1.4) und (1.5) aus Kapitel 1, .und ..
发表于 2025-3-22 06:58:45 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 09:27:36 | 显示全部楼层
https://doi.org/10.1007/978-1-349-05570-8Untersucht werden Modelle der Form .wobei m, n ∈ ℕ und . ∈ ℕ {1}. Außerdem sind .., . ∈ {1,...,.}, t ∈ {1,...,.} und .., . ∈ {1,...,.}, t ∈ {2,...,.}, Zufallsgrößen auf einem Wahrscheinlichkeitsraum (., P) und .. sowie γ., ., . ∈ {1,...,n}, . ∈ {1,...,k}, reelle Zahlen.
发表于 2025-3-22 14:08:42 | 显示全部楼层
,Orwell’s London: A Chronology,Im Abschnitt 6.2 ist die zentrale Stellung der linearen Prozesse . ≡ (..)..innerhalb der stationären Prozesse begründet worden. Dennoch ist ein linearer Prozess für praktische Belange auch nur dann ein brauchbares Modell, wenn seine Parameter γ., bekannt sind.
发表于 2025-3-22 17:43:55 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 22:52:44 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 03:48:45 | 显示全部楼层
https://doi.org/10.1007/978-1-349-04256-2e im Abschnitt 2.1 eingeführten Bedingungen (1.1)–(1.3) sind zu erfüllen. Diese hohe Allgemeinheit hat ihren Preis: Wir können keine Aussagen über die Verteilung von ? sowie β treffen. Somit sind auch keine Tests über ..,....,.. möglich und Konfidenzintervalle für (Funktionen von) ..,....,.. können
发表于 2025-3-23 05:47:16 | 显示全部楼层
https://doi.org/10.1057/9780230286801den eine oder mehrere Zeitreihen von endogenen Variablen (hier.,. ∈ {1, . . . , n}) durch Zeitreihen von exogenen Variablen (hier ., . . . ,.k,t ∈ {1, . . . ,n}) erklärt. Unter dem Begriff. wollen wir im Folgenden die Erklärung einer Zeitreihe.,. ∈ {1, . . . ,n}, “aus sich selbst heraus” verstehen.
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