Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Dynamic factor models (DFM) constitute an active and growing area of research, both in econometrics, in macroeconomics, and in finance. Many applications lie at the center of policy questions raised by the recent financial crises, such as the connections between yields on government debt, credit risk, inflation, and economic growth. This volume collects a key selection of up-to-date contributions that cover a wide range of issues in the context of dynamic factor modeling, such as specification, estimation, and application of DFMs. Examples include further developments in DFM for mixed-frequency data settings, extensions to time-varying parameters and structural breaks, for multi-level factors associated with subsets of variables, in factor augmented error correction models, and in many other related aspects. A number of contributions propose new estimation procedures for DFM, such as spectral expectation-maximization algorithms and Bayesian approaches. Numerous applications are discussed, including the dating of business cycles, implied volatility surfaces, professional forecaster survey data, and many more.