1.

Record Nr.

UNINA990006414080403321

Autore

McCuaig, William <1949- >

Titolo

Carlo Sigonio : the changing world of the late Renaissance / William McCuaig

Pubbl/distr/stampa

Princeton : Princeton University Press, 1989

ISBN

0-691-05558-0

Descrizione fisica

XIII, 380 p. ; 24 cm

Disciplina

945.06

Locazione

DDR

Collocazione

XXXVII D 4

Lingua di pubblicazione

Inglese

Formato

Materiale a stampa

Livello bibliografico

Monografia

2.

Record Nr.

UNISALENTO991002446599707536

Autore

Pugliatti, Teresa

Titolo

Giulio Mazzoni e la decorazione a Roma nella cerchia di Daniele da Volterra / Teresa Pugliatti

Pubbl/distr/stampa

Roma : Istituto poligrafico e Zecca dello Stato, Libreria dello Stato, 1984

Descrizione fisica

391 p., [109] c. di tav. : ill. ; 34 cm

Disciplina

709.4563

Soggetti

Arte - Roma

Mazzoni, Giulio

Mazzoni, Giulio

Lingua di pubblicazione

Italiano

Formato

Materiale a stampa

Livello bibliografico

Monografia



3.

Record Nr.

UNINA9910299768803321

Autore

Ibragimov Marat

Titolo

Heavy-Tailed Distributions and Robustness in Economics and Finance / / by Marat Ibragimov, Rustam Ibragimov, Johan Walden

Pubbl/distr/stampa

Cham : , : Springer International Publishing : , : Imprint : Springer, , 2015

ISBN

3-319-16876-2

3-319-16877-0

Edizione

[1st ed. 2015.]

Descrizione fisica

1 online resource (131 p.)

Collana

Lecture Notes in Statistics, , 2197-7186 ; ; 214

Disciplina

519.24

Soggetti

Statistics

Econometrics

Statistics in Business, Management, Economics, Finance, Insurance

Statistical Theory and Methods

Lingua di pubblicazione

Inglese

Formato

Materiale a stampa

Livello bibliografico

Monografia

Note generali

Description based upon print version of record.

Nota di bibliografia

Includes bibliographical references.

Nota di contenuto

Introduction -- Implications of Heavy-tailed ness -- Inference and Empirical Examples -- Conclusion.

Sommario/riassunto

This book focuses on general frameworks for modeling heavy-tailed distributions in economics, finance, econometrics, statistics, risk management and insurance. A central theme is that of (non-)robustness, i.e., the fact that the presence of heavy tails can either reinforce or reverse the implications of a number of models in these fields, depending on the degree of heavy-tailedness. These results motivate the development and applications of robust inference approaches under heavy tails, heterogeneity and dependence in observations. Several recently developed robust inference approaches are discussed and illustrated, together with applications.