A termék adatai:
| ISBN13: | 9783540412076 |
| ISBN10: | 3540412077 |
| Kötéstípus: | Puhakötés |
| Terjedelem: | 214 oldal |
| Méret: | 235x155 mm |
| Súly: | 355 g |
| Nyelv: | angol |
| Illusztrációk: | VIII, 214 p. |
| 0 |
Témakör:
Conditional Moment Estimation of Nonlinear Equation Systems
With an Application to an Oligopoly Model of Cooperative R&D
Sorozatcím:
Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems;
497;
Kiadás sorszáma: Softcover reprint of the original 1st ed. 2001
Kiadó: Springer
Megjelenés dátuma: 2000. november 6.
Kötetek száma: 1 pieces, Book
Normál ár:
Kiadói listaár:
EUR 53.49
EUR 53.49
Az Ön ára:
20 874 (19 880 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 8% (kb. 1 815 Ft)
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Beszerezhetőség:
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Hosszú leírás:
Generalized method of moments (GMM) estimation of nonlinear systems has two important advantages over conventional maximum likelihood (ML) estimation: GMM estimation usually requires less restrictive distributional assumptions and remains computationally attractive when ML estimation becomes burdensome or even impossible. This book presents an in-depth treatment of the conditional moment approach to GMM estimation of models frequently encountered in applied microeconometrics. It covers both large sample and small sample properties of conditional moment estimators and provides an application to empirical industrial organization. With its comprehensive and up-to-date coverage of the subject which includes topics like bootstrapping and empirical likelihood techniques, the book addresses scientists, graduate students and professionals in applied econometrics.
Springer Book Archives
Springer Book Archives
Tartalomjegyzék:
1 Introduction.- I: Estimation Theory.- 2 The Conditional Moment Approach to GMM Estimation.- 3 Asymptotic Properties of GMM Estimators.- 4 Computation of GMM Estimators.- 5 Asymptotic Efficiency Bounds.- 6 Overidentifying Restrictions.- 7 GMM Estimation with Optimal Weights.- 8 GMM Estimation with Optimal Instruments.- 9 Monte Carlo Investigation.- II: Application.- 10 Theory of Cooperative R&D.- 11 Empirical Evidence on Cooperative R&D.- 12 Conclusion.- References.
