Using Time Series to Analyze Long-Range Fractal Patterns (eBook)
120 Seiten
Sage Publications, Inc (Verlag)
978-1-5443-6144-4 (ISBN)
Series Editor Introduction
Acknowledgments
About the Author
Chapter 1: Introduction
A. Limitations of Traditional Approaches
B. Long-Range Dependencies
C. The Search for Complexity
D. Plan of the Book
Chapter 2: Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average or Fractional Differencing
A. Basic Results in Time Series Analysis
B. Long-Range Dependencies
C. Application of the Models to Real Data
D. Chapter Summary and Reflection
Chapter 3: Power Spectral Density Analysis
A. From the Time Domain to the Frequency Domain
B. Spectral Density in Real Data
C. Fractional Estimates of Gaussian Noise and Brownian Motion
D. Chapter Summary and Reflection
Chapter 4: Related Methods in the Time and Frequency Domains
A. Estimating Fractal Variance
B. Spectral Regression
C. The Hurst Exponent Revisited
D. Chapter Summary and Reflection
Chapter 5: Variations on the Fractality Theme
A. Sensitive Dependence on Initial Conditions
B. The Multivariate Case
C. Regular Long-Range Processes and Nested Regularity
D. The Impact of Interventions
Chapter 6: Conclusion
A. Benefits and Drawbacks of Fractal Analysis
B. Interpretation of Parameters in Terms of Complexity Theory
C. A Note About the Software and Its Use
References
Appendix
Index
| Erscheint lt. Verlag | 23.9.2020 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Quantitative Applications in the Social Sciences |
| Verlagsort | Thousand Oaks |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Naturwissenschaften |
| Sozialwissenschaften ► Politik / Verwaltung ► Politische Theorie | |
| Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung | |
| Schlagworte | fractal time-series methods • Koopmans • long range process • Matthijs Koopmans • Time Series Analysis • univariate time series data • Using Time Series to Analyze Long-Range Fractal Patterns |
| ISBN-10 | 1-5443-6144-0 / 1544361440 |
| ISBN-13 | 978-1-5443-6144-4 / 9781544361444 |
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