Nonlinear Time Series av Eric Moulines, David S. Stoffer, Randal Douc

Boken 'Nonlinear Time Series: Theory, Methods and Applications with R Examples' er designet for både forskere og studenter som ønsker å forstå prinsippene bak ikke-lineære tidsseriemodeller uten å bli overveldet av kompliserte matematiske fremstillinger. Forfatterne fokuserer på grunnleggende prinsipper og teori, og gir leserne den nødvendige bakgrunnskunnskapen til å utvikle sine egne stochastiske modeller, numeriske metoder og programvare. Dette gjør dem i stand til å vurdere fordeler og ulemper ved ulike tilnærminger, slik at de kan velge de mest hensiktsmessige metodene for sine behov. Den første delen fungerer som et intensivkurs i 'klassiske' tidsserier, med særlig vekt på lineære tilstandsrommodeller og grundig dekning av tilfeldige koeffisient autoregressjoner, samt både ARCH- og GARCH-modeller. Den andre delen innfører Markov-kjeder, der stabilitet, eksistens av en stasjonær fordeling, ergodisitet, grense-teoremer og statistisk inferens blir diskutert. Boken avsluttes med en selvstendig seksjon som oppsummerer de viktigste konseptene.