• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
AHCS Proceedings of the Fourth Workshop on Computer Modelling in Decision Making (CMDM 2019)

Под науч. редакцией: Mkhitarian V., D. Pavluk, S. Sidorov.

Vol. 2. Atlantis Press, 2019.

Глава в книге
Международные сопоставления макроэкономических показателей

Суринов А. Е., Башкатов Б. И.

В кн.: Международная статистика (3-е издание). Юрайт, 2019. Гл. 11. С. 551-574.

Препринт
On convergence rate for homogeneous Markov chains

Veretennikov A., Veretennikova M.

Working papers by Cornell University. Cornell University, 2019

Выступления Энно Маммена

26 и 28 апреля  2011 г. состоялись заседания научно-исследовательского семинара "Проблемы статистического анализа социально-экономических процессов" отделения статистики, анализа данных и демографии, на которых выступил известный профессор Университета г. Маннхайм (Германия) Энно Маммен

С докладами выступил Энно Маммен   -  выдающийся профессор Университета г. Маннхайм (Германия), заведующий кафедрой статистики. В течение ряда лет Энно Маммен был деканом факультета экономики. Профессор Маммен - лауреат премии Лейбница (1989), выборный член Института Математической Статистики, Учёный секретарь Общества Бернулли (2000-2004). Член редколлегии многих международных журналов, в том числе журнала Annals of Statistics. CV

 

 26 апреля 2011 г. 12.30-15.00   ауд. Д-303

 «Testing Parametric Mean Specifications in Semi-parametric GARCH-in-Mean Models»

 We apply the special theory to tests for parametric GARCH-M models. For this purpose we have to develop asymptotic theory for this model that is not available up to now. The proofs of our results are based on empirical process methods. We apply our approach for testing economic theories that postulate functional relations between macroeconomic or financial variables and their conditional second moments. We illustrate the usefulness of the methodology by testing the linear risk-return relation predicted by the ICAPM.

 

28 апреля 2011 г. 12.10-15.00   ауд. Г-209

 «Nonparametric Regression with Nonparametrically Generated Covariates»

 In this talk, we analyze the properties of nonparametric estimators of a regression function when some covariates are not directly observed, but have only been estimated by some nonparametric procedure. We provide general results that can be used to establish rates of consistency or asymptotic normality in numerous econometric applications, including nonparametric estimation of simultaneous equation models, sample selection models, treatment effect models, and censored regression models.

 Выступление Энно Маммена привлекло внимание многих наших коллег.  

 С презентациями докладов можно познакомиться на странице научно-исследовательского семинара.