Forecasting with Dynamic Regression Models
āĻāĻžāĻ¨ā§ ā§¨ā§Ļā§§ā§¨ ¡ John Wiley & Sons
ā§§.ā§Ļstar
ā§§ āĻāĻž āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻžreport
āĻāĻŦā§āĻ
400
āĻĒā§āĻˇā§āĻ āĻž
reportāĻŽā§āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻāĻāĻ¨ āĻā§°ā§ āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻž āĻ¸āĻ¤ā§āĻ¯āĻžāĻĒāĻ¨ āĻā§°āĻž āĻšā§ā§ąāĻž āĻ¨āĻžāĻ  āĻ
āĻ§āĻŋāĻ āĻāĻžāĻ¨āĻ
āĻāĻ āĻāĻŦā§āĻāĻāĻ¨ā§° āĻŦāĻŋāĻˇā§ā§
One of the most widely used tools in statistical forecasting, single equation regression models is examined here. A companion to the author's earlier work, Forecasting with Univariate Box-Jenkins Models: Concepts and Cases, the present text pulls together recent time series ideas and gives special attention to possible intertemporal patterns, distributed lag responses of output to input series and the auto correlation patterns of regression disturbance. It also includes six case studies.
āĻŽā§āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻāĻāĻ¨ āĻā§°ā§ āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻžāĻ¸āĻŽā§āĻš
ā§§.ā§Ļ
ā§§ āĻāĻž āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§āĻāĻ¨āĻž
āĻ˛āĻŋāĻāĻā§° āĻŦāĻŋāĻˇāĻ¯āĻŧā§
Alan Pankratz is the author of Forecasting with Dynamic Regression Models, published by Wiley.
āĻāĻ āĻāĻŦā§āĻāĻāĻ¨āĻ āĻŽā§āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻāĻāĻ¨ āĻā§°āĻ
āĻāĻŽāĻžāĻ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻžā§° āĻŽāĻ¤āĻžāĻŽāĻ¤ āĻāĻ¨āĻžāĻāĻāĨ¤
āĻĒāĻĸāĻŧāĻžā§° āĻ¨āĻŋāĻ°ā§āĻĻā§āĻļāĻžā§ąāĻ˛ā§
āĻ¸ā§āĻŽāĻžā§°ā§āĻāĻĢâāĻ¨ āĻā§°ā§ āĻā§āĻŦāĻ˛ā§āĻ
Android āĻā§°ā§ iPad/iPhoneā§° āĻŦāĻžāĻŦā§ Google Play Books āĻāĻĒāĻā§ āĻāĻ¨āĻˇā§āĻāĻ˛ āĻā§°āĻāĨ¤ āĻ āĻ¸ā§āĻŦāĻ¯āĻŧāĻāĻā§āĻ°āĻŋāĻ¯āĻŧāĻāĻžā§ąā§ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻžā§° āĻāĻāĻžāĻāĻŖā§āĻā§° āĻ¸ā§āĻ¤ā§ āĻāĻŋāĻāĻ āĻšāĻ¯āĻŧ āĻā§°ā§ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻ¯'āĻ¤ā§ āĻ¨āĻžāĻĨāĻžāĻāĻ āĻ¤'āĻ¤ā§āĻ āĻā§āĻ¨ā§ āĻ
āĻĄāĻŋāĻ
'āĻŦā§āĻ āĻ
āĻ¨āĻ˛āĻžāĻāĻ¨ āĻŦāĻž āĻ
āĻĢāĻ˛āĻžāĻāĻ¨āĻ¤ āĻļā§āĻ¨āĻŋāĻŦāĻ˛ā§ āĻ¸ā§āĻŦāĻŋāĻ§āĻž āĻĻāĻŋāĻ¯āĻŧā§āĨ¤
āĻ˛ā§āĻĒāĻāĻĒ āĻā§°ā§ āĻāĻŽā§āĻĒāĻŋāĻāĻāĻžā§°
āĻāĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻāĻŽā§āĻĒāĻŋāĻāĻāĻžā§°ā§° ā§ąā§āĻŦ āĻŦā§āĻ°āĻžāĻāĻāĻžā§° āĻŦā§āĻ¯ā§ąāĻšāĻžā§° āĻā§°āĻŋ Google PlayāĻ¤ āĻāĻŋāĻ¨āĻž āĻ
āĻĄāĻŋāĻ
'āĻŦā§āĻāĻ¸āĻŽā§āĻš āĻļā§āĻ¨āĻŋāĻŦ āĻĒāĻžā§°ā§āĨ¤
āĻ-ā§°ā§āĻĄāĻžā§° āĻā§°ā§ āĻ
āĻ¨ā§āĻ¯ āĻĄāĻŋāĻāĻžāĻāĻ
Kobo eReadersā§° āĻĻā§°ā§ āĻ-āĻāĻŋā§āĻžāĻāĻšā§ā§° āĻĄāĻŋāĻāĻžāĻāĻāĻ¸āĻŽā§āĻšāĻ¤ āĻĒā§āĻŋāĻŦāĻ˛ā§, āĻāĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻāĻāĻž āĻĢāĻžāĻāĻ˛ āĻĄāĻžāĻāĻ¨āĻ˛âāĻĄ āĻā§°āĻŋ āĻ¸ā§āĻāĻā§ āĻāĻĒā§āĻ¨āĻžā§° āĻĄāĻŋāĻāĻžāĻāĻāĻ˛ā§ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻ¨āĻžāĻ¨ā§āĻ¤ā§°āĻŖ āĻā§°āĻŋāĻŦ āĻ˛āĻžāĻāĻŋāĻŦāĨ¤ āĻ¸āĻŽā§°ā§āĻĨāĻŋāĻ¤ āĻ-ā§°āĻŋāĻĄāĻžā§°āĻ˛ā§ āĻĢāĻžāĻāĻ˛āĻā§ āĻā§āĻ¨ā§āĻā§ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻ¨āĻžāĻ¨ā§āĻ¤ā§° āĻā§°āĻŋāĻŦ āĻāĻžāĻ¨āĻŋāĻŦāĻ˛ā§ āĻ¸āĻšāĻžāĻ¯āĻŧ āĻā§āĻ¨ā§āĻĻā§ā§°āĻ¤ āĻĨāĻāĻž āĻ¸āĻŦāĻŋāĻļā§āĻˇ āĻ¨āĻŋā§°ā§āĻĻā§āĻļāĻžā§ąāĻ˛ā§ āĻāĻžāĻāĻāĨ¤
