In der Praxis der Zeitreihenanalyse ist die Anwendung linearer Autoregressiver-Moving-Average-Modelle zur Analyse und Prognose univariater Zeitreihen weit verbreitet. In den letzten Jahren wurden zunehmend Erweiterungen dieser Modelle zur Erfassung nichtlinearer Beziehungen in Zeitreihen diskutiert. Besondere Aufmerksamkeit galt hier den bilinearen, threshold-autoregressiven und exponentiell-autoregressiven Modellen. Zentraler Gegenstand dieses Buches sind Anwendungsmöglichkeiten und Eigenschaften statistischer Tests, die der Diagnose linearer Autoregressiver-Moving-Average-Modelle dienen. Diese Testverfahren sollen die Entscheidung ermöglichen, ob ein ausgewähltes und geschätztes Modell eine Zeitreihe adäquat beschreibt. Anderenfalls ist zu prüfen, ob der Übergang zu einem modifizierten linearen Modell oder zu einem der oben genannten nichtlinearen Modelle erforderlich ist. Tests auf Nichtlinearität werden hinsichtlich ihrer Anwendungsmöglichkeiten und Eigenschaften für Zeitreihen endlicher Länge in einer Monte-Carlo-Studie untersucht.
Aktualisiert: 2019-12-19
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In vielen quantitativen Planungsprozessen kommt insbesondere bei ökonomischen Fragestellungen der Prognose von Zeitreihen eine bedeutende Rolle zu. Durch die fortschreitende Leistungsfähigkeit gerade im Personalcomputer-Bereich konnten hierzu in letzter Zeit immer anspruchsvollere Verfahren zur Verfügung gestellt werden. Aufgrund der gestiegenen Komplexität der Algorithmen geht jedoch oftmals die Verfahrenstransparenz verloren. Vorgestellt werden Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten sowohl für die klassischen Glättungsverfahren als auch für mathematisch aufwendigere Methoden. Schwerpunkte bilden dabei der Box-Jenkins Ansatz und das Adaptive Filtern auf Basis stochastischer Prozesse.
Aktualisiert: 2019-12-19
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