title: Classic and Contemporary Time Series Models
title: Volume A Applications to Greek Financial Data
titleType: AlternativeTitle
title: Κλασσικά και Σύγχρονα Υποδείγματα Χρονολογικών Σειρών
title: Τόμος Α Εφαρμογές σε Ελληνικά Χρηματοοικονομικά Δεδομένα
titleType: AlternativeTitle
Creators: name: Anagnostou, Angeliki
Publisher: name: Kallipos, Open Academic Editions
Year: 2023
Subjects: Μοντέλα χρονολογικών σειρών
Οικονομετρικές εφαρμογές
Ελληνική οικονομία
Οικονομετρικά υποδείγματα
Υποδείγματα και εφαρμογές υποδειγμάτων χρονολογικών σειρών
Ανάλυση χρονολογικών σειρών
Time series models
Applications in econometrics
Greek economy
Econometric models
Time series econometric models and applications to financial data
Time series analysis

description: Over the last decade, various categories of non-linear time series models have appeared in the literature· specifically, bilinear time series models, threshold AR models, AR exponential models), random coefficient AR models, Smooth Transition Regression Model, (STAR models), exponential moving average models, Neural Networks model, Genetic Algorithm Models, and other related models. Each of these models was developed in order to identify and record behaviors which are not found by linear models. The potential of this book is to model and predict economic data, making use of different nonlinear and chaotic processes. Therefore, we will examine various non-linear time series models, as well as their properties, and try to adapt them to data and produce, as a result, predictions. We will also examine a number of non-linearity tests, which have been developed by various authors. The aim of this book is to present the Classical and Modern Models of Time Series, which are used in predicting financial variables.
description: Την τελευταία δεκαετία, διάφορες κατηγορίες μη γραμμικών μοντέλων χρονοσειρών έχουν κάνει την εμφάνισή τους στη βιβλιογραφία· συγκεκριμένα, δια-γραμμικά μοντέλα χρονοσειρών (bilinear time series models), μοντέλα ορίων AR (threshold AR models), εκθετικά μοντέλα AR (exponential AR models), μοντέλα AR τυχαίου συντελεστή (random coefficient AR models), Μοντέλο Παλινδρόμησης Ομαλής Μετάβασης (Smooth Transition Regression Model), (μοντέλα STAR), εκθετικά μοντέλα κινητής μέσης τιμής (exponential moving average models), μοντέλα Νευρωνικών Δικτύων (Neural Networks model), Μοντέλα Γενετικών Αλγορίθμων (Genetic Algorithm Models), και άλλα σχετικά μοντέλα. Καθένα από αυτά τα μοντέλα αναπτύχθηκε με σκοπό να εντοπίσει και να καταγράψει συμπεριφορές οι οποίες δεν εντοπίζονται από γραμμικά μοντέλα. Το δυναμικό αυτής της έρευνας είναι η μοντελοποίηση και η πρόβλεψη οικονομικών δεδομένων, κάνοντας χρήση διαφορετικών μη γραμμικών και χαοτικών διαδικασιών. Ως εκ τούτου, θα εξετάσουμε διάφορα μη γραμμικά μοντέλα χρονοσειρών, καθώς και τις ιδιότητές τους, και θα επιχειρήσουμε να τα προσαρμόσουμε σε δεδομένα ώστε να παραγάγουμε προβλέψεις. Θα εξετάσουμε επίσης και έναν αριθμό δοκιμών μη γραμμικότητας, οι οποίες αναπτύχθηκαν από διάφορους συγγραφείς. Σκοπός του παρόντος συγγράμματος είναι να παρουσιάσει τα Κλασικά &amp; Σύγχρονα Υποδείγματα Χρονολογικών Σειρών, τα οποία χρησιμοποιούνται στην πρόβλεψη των χρηματοοικονομικών μεταβλητών.