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Zeitreihenanalyse:

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Bibliographic Details
Main Authors:	Schlittgen, Rainer 1946- (Author), Streitberg, Bernd H. J. 1946-1991 (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	München u.a. Oldenbourg 1994
Edition:	5., völlig überarb. und erw. Aufl.
Series:	Lehr- und Handbücher der Statistik
Subjects:	Tijdreeksen Demokratie Zeitreihenanalyse Lehrbuch
Online Access:	Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
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ISBN:	3486225278

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS VORWORT (ZUR ERSTEN UND FUENFTEN AUFLAGE) IX 1. BESCHREIBUNG VON ZEITREIHEN 1 1.1 DARSTELLUNG VON ZEITREIHEN 1 1.2 EMPIRISCHE MOMENTE 3 1.3 DAS KLASSISCHE KOMPONENTENMODELL 9 1.4 TRENDBESTIMMUNG 12 1.4.1 LINEARE TRENDS 13 1.4.2 LINEARE REGRESSIONSMODELLE ZUR TRENDBESTIMMUNG 15 1.4.3 RESIDUEN-ANALYSE 17 1.4.4 ROBUSTE SCHAETZUNG LINEARER TRENDMODELLE 20 1.4.5 NICHTLINEARE TRENDMODELLE 23 1.4.6 SPLINES 28 1.4.7 TRENDZERLEGUNG VON ZEITREIHEN 31 1.5 TRANSFORMATION VON ZEITREIHEN DURCH FILTER 35 1.5.1 VORBEMERKUNG 35 1.5.2 GLEITENDE DURCHSCHNITTE 36 1.5.3 DIFFERENZENFILTER 39 1.5.4 FALTUNGEN 41 1.5.5 EXPONENTIELLE GLAETTUNG 44 1.6 ANALYSE ZYKLISCHER SCHWANKUNGEN 50 1.6.1 GRUNDLAGEN 50 1.6.2 DAS PERIODOGRAMM 54 1.6.3 PROBLEME BEI DER INTERPRETATION DES PERIODOGRAMMS 63 1.6.4 PERIODOGRAMM UND FOURIERTRANSFORMATION VON ZEITREIHEN 68 1.6.5 PERIODOGRAMM UND AUTOKOVARIANZFUNKTION 75 1.7 SAISONBEREINIGUNG 81 1.8 AUFGABEN 86 2. STOCHASTISCHE PROZESSE 90 2.1 DEFINITION UND BESCHREIBUNG STOCHASTISCHER PROZESSE 90 2.2 STATIONAERE PROZESSE 100 2.3 LINEARE STOCHASTISCHE PROZESSE 104 2.3.1 MOTIVATION 105 2.3.2 LINEARE FILTER UND STOCHASTISCHE PROZESSE 107 2.3.3 MOVING-AVERAGE-PROZESSE 116 2.3.4 AUTOGRESSIVE PROZESSE 121 2.3.5 ARMA-PROZESSE 132 2.3.6 PROZESSE MIT AUSREISSERN 139 2.4 PROZESSE MIT LANGEM GEDAECHTNIS 141 2.5 ZUSTANDSRAUMMODELLE 144 2.6 AUFGABEN 152 3. SPEKTREN STATIONAERER PROZESSE 155 3.1 DEFINITION UND GRUNDLAGEN 155 3.2 LINEARE FILTER IM FREQUENZBEREICH 164 3.3 SPEKTREN LINEARER PROZESSE 178 3.4 AUFGABEN 187 4. PROGNOSE 191 4.1 GRUNDLAGEN 191 4.1.1 OPTIMALE PROGNOSEN 191 4.1.2 DIE PARTIELLE AUTOKORRELATIONSFUNKTION 194 4.2 PRAEDIKTIONSTHEORIE STATIONAERER PROZESSE 201 4.2.1 PRAEDIKTION IM ZEITBEREICH 201 4.2.2 PRAEDIKTION IM FREQUENZBEREICH 207 4.3 REKURSIVE PROGNOSEVERFAHREN 213 4.3.1 DER SSOX-JENKINS ANSATZ 214 4.3.2 DER KAIMAN-FILTER 220 4.3.3 ANWENDUNGEN DES KAIMAN-FILTERS 227 4.4 AUFGABEN 228 5. STATISTISCHE ANALYSE IM ZEITBEREICH: 230 SCHAETZUNG DER MOMENTFUNKTIONEN 5.1 ERGODIZITAET 230 5.2 SCHAETZUNG DES ERWARTUNGSWERTES 232 5.3 SCHAETZUNG DER KOVARIANZFUNKTION 236 5.4 SCHAETZUNG DER KORRELATIONSFUNKTION 243 5.5 ROBUSTE SCHAETZUNG DER MOMENTFUNKTIONEN 247 5.6 AUFGABEN 251 6. STATISTISCHE ANALYSE IM ZEITBEREICH: 253 ANPASSUNG LINEARER PROZESSE 6.1 MODELLSCHAETZUNG 253 6.1.1 AUTOREGRESSIVE PROZESSE 253 6.1.2 MOVING-AVERAGE-PROZESSE 262 6.1.3 ARMA-PROZESSE: EIN EINFACHES SCHAETZVERFAHREN 267 6.1.4 ARMA-PROZESSE: GRUNDLAGEN DER LIKELIHOOD-METHODEN 269 6.1.5 ARMA-PROZESSE: WEITERE ASPEKTE DER LIKELIHOOD-METHODEN . . . 275 6.1.6 ARMA-PROZESSE: KLEINST-QUADRATE-METHODEN 280 6.1.7 ARMA-PROZESSE: ASYMPTOTISCHE EIGENSCHAFTEN DER SCHAETZFUNKTIONEN 284 6.2 SPEZIFIKATION VON ARMA-MODELLEN 288 6.2.T UEBERBLICK 288 6.2.2 BEHANDLUNG INSTATIONAERER PROZESSE 289 6.2.3 DER KLASSISCHE BOX-JENKINS-ANSATZ: ACF UND PACF 301 6.2.4 INVERSE AUTOKORRELATIONSFUNKTION 306 6.2.5 VEKTORKORRELATION STOCHASTISCHER PROZESSE 311 6.3 MODELLDIAGNOSE 322 6.3.1 UEBERBLICK 322 6.3.2 DIAGNOSTISCHE TESTS 323 6.3.3 SEMIAUTOMATISCHE MODELLSELEKTION 332 6.4 PROGNOSEN MIT ANGEPASSTEN ARIMA-MODELLEN 342 6.5 AUFGABEN 348 7. STATISTISCHE INFERENZ IM FREQUENZBEREICH 353 7.1 DAS PERIODOGRAMM ALS SCHAETZER DER SPEKTRALDICHTE 353 7.2 DIE VERTEILUNG DES PERIODOGRAMMS 361 7.3 ANWENDUNGEN DES PERIODOGRAMMS 364 7.3.1 SCHAETZUNG DER SPEKTRALVERTEILUNGSFUNKTION 364 7.3.2 ANALYSE HARMONISCHER VORGAENGE 367 7.3.3 TESTS AUF WHITE-NOISE 370 7.3.4 ANPASSUNG LINEARER PROZESSE IM FREQUENZBEREICH 376 7.4 DIREKTE SPEKTRALSCHAETZER 377 7.4.1 DEFINITION UND BERECHNUNG DER SCHAETZER 377 7.4.2 ASYMPTOTISCHE EIGENSCHAFTEN 380 7.4.3 SPEKTRALFENSTER UND ERWARTUNGSWERT VON SPEKTRALSCHAETZERN 382 7.4.4 BIAS DIREKTER SPEKTRALSCHAETZER: BANDBREITE UND LEAKAGE-EFFEKT 389 7.4.5 LEAKAGE-REDUKTION DURCH DATENFENSTER 392 7.4.6 ASYMPTOTIK BEI TAPERMODIFIKATION UND EINSATZ DER FFT 398 7.5 INDIREKTE SPEKTRALSCHAETZER 400 7.6 WEITERE ANSAETZE ZUR SPEKTRALSCHAETZUNG 423 7.6.1 FILTERBANKMETHODE 423 7.6.2 AUTOREGRESSIVE SPEKTRALSCHAETZUNG 425 7.6.3 ROBUSTE SPEKTRALSCHAETZUNG 430 7.6.4 BESTIMMUNG DES FRAKTIONELLEN EXPONENTEN BEI ARFIMA-PROZESSEN 431 7.7 AUFGABEN 434 8. NICHTLINEARE PROZESSE 436 8.1 NICHTLINEARE AUTOREGRESSIVE PROZESSE 437 8.1.1 GRUNDLAGEN 437 8.1.2 KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG 439 8.1.3 NEURONALE NETZE UND BACKPROPAGATION 445 8.2 AUTOREGRESSIVE PROZESSE MIT STOCHASTISCHEN KOEFFIZIENTEN 447 8.2.1 GRUNDLAGEN 447 8.2.2 ARCH-MODELLE 450 8.3 BILINEARE PROZESSE 456 8.4 PROZESSE MIT VERGANGENHEITSABHAENGIGEN KOEFFIZIENTEN 460 8.4.1 ZUSTANDSABHAENGIGE MODELLE 460 8.4.2 THRESHOLD AUTOREGRESSIVE PROZESSE 466 8.5 LAGRANGE-MULTIPLIKATOR-TESTS AUF LINEARITAET 470 ANHANG 479 ANHANG A: TRIGONOMETRISCHE FUNKTIONEN 479 ANHANG B: KOMPLEXE ZAHLEN 484 B.L GRUNDLAGEN 484 B.2 TRIGONOMETRISCHE DARSTELLUNG KOMPLEXER ZAHLEN 486 B.3 EXPONENTIALDARSTELLUNG KOMPLEXER ZAHLEN 488 ANHANG C: WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG 490 C.L ZUFALLSEXPERIMENTE UND WAHRSCHEINLICHKEITEN 490 C.2 ZUFALLSVARIABLEN UND IHRE VERTEILUNGEN 491 C.3 MOMENTE 495 C.4 DIE MULTIVARIANTE NORMALVERTEILUNG 500 C.5 X 2 , F, /-VERTEILUNG 507 C.6 KONVERGENZ EINER FOLGE VON ZUFALLSVARIABLEN 509 ANHANG D: DIE DELTA-METHODE 512 ANHANG E: LINEARE APPROXIMATION 517 E.L UNIVARIATE LINEARE APPROXIMATION 517 E.2 MULTIVARIATE LINEARE APPROXIMATION 521 E.3 PARTIELLE UND MULTIPLE KORRELATION 522 ANHANG F: DIE BEISPIELREIHEN 528 ANHANG G: LOESUNGEN ZU DEN AUFGABEN 536 SYMBOLVERZEICHNIS 546 LITERATURVERZEICHNIS 550 SACHVERZEICHNIS 564
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