Titlebook: Long Memory in Economics; Gilles Teyssière,Alan P. Kirman Book 2007 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007 Long Memory.Stochastic Processe

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rpackungskreisläufe zu schaffen. Hierzu wird zunächst in Abschnitt 10.1 der in Teil A häufiger angesprochene Systemgedanke für die Transformationsanalyse von Verpackungskreisläufen spezifiziert und mit Überlegungen der Produktionstheorie sowie der Stoffstromanalysen verknüpft. Als Systemelemente wer

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Rama Contrpackungskreisläufe zu schaffen. Hierzu wird zunächst in Abschnitt 10.1 der in Teil A häufiger angesprochene Systemgedanke für die Transformationsanalyse von Verpackungskreisläufen spezifiziert und mit Überlegungen der Produktionstheorie sowie der Stoffstromanalysen verknüpft. Als Systemelemente wer

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Alan Kirman. Dies gilt auch für die Verpackungen von Konsumgütern, für die seit Inkrafttreten der Verpackungsverordnung eine Reihe unterschiedlicher Kreislaufsysteme implementiert wurden. Obwohl in jüngster Zeit die verpackungswirtschaftliche Forschung aus dem Blickwinkel einzelner Teildisziplinen kreislaufwir

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The Spectrum of Euro-Dollarphysical process, which implies that we systematically make use of different degrees of time resolution. The analysis takes into account various statistical indicators, but puts a special emphasis on the spectrum of the process. In other words, we consider the process of the returns of the euro-doll

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Bandwidth Choice, Optimal Rates and Adaptivity in Semiparametric Estimation of Long Memoryl but the lowest harmonics of the periodogram are discarded, so as to forego specification of the short range dynamic structure of the time series, and avoid bias incurred when the latter is misspecified. Such a procedure entails an order of magnitude loss of efficiency with respect to parametric es

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Wavelet Analysis of Nonlinear Long-Range Dependent Processes. Applications to Financial Time Seriesith two semiparametric estimators in the spectral domain, the local Whittle (LW) estimator developed by [.] and the “log-periodogram” (LP) estimator by [.]. The wavelet estimator performs well for a wide range of nonlinear long-memory processes in the conditional mean and the conditional variance, a