Automatische Prognosen mit saisonalen Box-Jenkins Modellen:
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| Language: | German |
| Published: |
Berlin
dissertation.de
1999
|
| Edition: | Als Ms. gedr. |
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zugl.: Eichstätt, Kath. Univ., Wirtschaftswiss. Fak. Ingolstadt, Diss., 1999 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
1.1
DIE
PROGNOSE
SAISONALER
DATEN
.
1
1.2
SAISONALE
BOX-JENKINS
MODELLE
.
2
1.3
AUTOMATISIERBARKEIT
.
3
1.4
INHALTSUEBERSICHT
.
6
2
DAS
SARIMA-MODELL
8
2.1
MODELLFORMULIERUNG
.
8
2.2
STATIONARITAET
.
9
2.3
AUTOKORRELATION
UND
PARTIELLE
AUTOKORRELATION
.
11
2.4
SCHAETZUNG
VON
SARIMA-MODELLEN
.
12
2.5
PROGNOSEN
MIT
SARIMA-MODELLEN
.
13
2.6
DIE
BOX-COX
TRANSFORMATION
.
14
3
EINE
TESTSTRATEGIE
FUER
SAISONALE
UNIT-ROOTS
15
3.1
EINLEITUNG
.
15
3.1.1
INTEGRIERTE
PROZESSE
.
15
3.1.2
NICHT-SAISONALE
UNIT-ROOTS
.
16
3.1.3
DIE
TESTSTRATEGIE
VON
DOLADO,
JENKINSON
UND
SOSVILLA-RIVERO
.
'
.
17
3.1.4
SAISONALE
UNIT-ROOTS
.
21
DER
HF-TEST
.
21
DER
OCSB-TEST
.
21
DER
DHF-TEST
.
22
DER
HEGY-TEST
.
22
3.1.5
EINE
TESTSTRATEGIE
FUER
SAISONALE
UNIT-ROOTS
.
23
3.2
DER
EINFLUSS
DETERMINISTISCHER
KOMPONENTEN
IM
DGP
AUF
DIE
VERTEILUNG
DER
TESTSTATISTIKEN
.
23
3.2.1
DIE
TESTVERTEILUNG
UNTER
DER
I(L,0)-HYPOTHESE
.
25
3.2.2
DIE
TESTVERTEILUNG
UNTER
DER
I(0,L)-HYPOTHESE
.
26
3.2.3
DIE
TESTVERTEILUNGEN
UNTER
DER
I(L,L)-HYPOTHESE
.
29
3.2.4
SAISONALE
MITTELWERTE
.
30
3.3
EINE
SEQUENTIELLE
TESTSTRATEGIE
.
31
3.3.1
DAS
STARTMODELL
.
31
3.3.2
HYPOTHESENTESTS
.
31
3.3.3
DIE
TESTSTRATEGIE
.
34
3.3.4
DIE
TESTSTATISTIKEN
UND
IHRE
VERTEILUNGEN
.
36
3.3.5
SIMULATION
DER
TESTVERTEILUNGEN
.
37
3.4
MONTE
CARLO
EXPERIMENTE
.
38
3.4.1
DATENGENERIERUNGSPROZESSE
.
39
DAS
SARIMA(0,0,0)(P,D,0)-MODELL
.
39
DAS
SARIMA(0,0,0)(P,D,0)-MODELL
MIT
SAISONALEN
MITTELWERTEN
.
.
39
DAS
ARIMA(P,D,0)-MODELL
MIT
SAISONALEN
MITTELWERTEN
.
40
STREUUNGSVERHAELTNISSE
BEI
DER
SIMULATION
VON
DGP
2
UND
DGP
3
.
40
3.4.2
SIMULATIONSERGEBNISSE
.
43
3.5
EMPIRISCHE
BEISPIELE
.
45
3.6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
OFFENE
PROBLEME
.
48
4
EIN
EXPERTENSYSTEM
ZUR
BESTIMMUNG
DER
MODELLORDNUNGEN
50
II
4.1
ANSAETZE
ZUR
BESTIMMUNG
DER
MODELLORDNUNGEN
VON
SARIMA-MODELLEN
.
.
50
4.2
KRITERIEN
ZUR
MODELLBILDUNG
.
54
4.2.1
UNKORRELIERTHEIT
DER
RESIDUEN
.
55
4.2.2
NORMAL
VERTEILUNG
DER
RESIDUEN
.
55
4.2.3
STATIONARITAET
UND
INVERTIERBARKEIT
.
56
4.2.4
SIGNIFIKANZ
DER
SARMA-PARAMETER
.
56
4.2.5
KONVERGENZ
DER
PARAMETERSCHAETZER
.
57
4.2.6
ANTEIL
DIAGNOSTIZIERTER
AUSREISSER
.
58
4.3
EIN
EXPERTENSYSTEM
ZUR
BESTIMMUNG
DER
MODELLORDNUNGEN
.
59
4.3.1
DIE
AEUSSERE
SCHLEIFE
DES
EXPERTENSYSTEMS:
WAHL
EINES
STARTMODELLS
.
61
EINE
ERWEITERTE
INNOVATIONS-REGRESSIONS-METHODE
.
61
4.3.2
DIE
INNERE
SCHLEIFE
DES
EXPERTENSYSTEMS
.
64
PHASE
1:
ITERATIVES
LOESCHEN
INSIGNIFIKANTER
PARAMETER
.
65
PHASE
2:
DIE
AUSWAHL
EINES
ZUSAETZLICHEN
PARAMETERS
.
65
4.4
EMPIRISCHE
BEISPIELE
.
68
4.5
ZUSAMMENFASSUNG
UND
OFFENE
PROBLEME
.
77
5
DIE
AUTOMATISCHE
MODELLIERUNG:
EMPIRISCHE
ERGEBNISSE
78
5.1
DIE
VERWENDETEN
DATEN
.
79
5.2
DAS
MODELLBILDUNGSVERFAHREN
.
79
5.3
ERGEBNISSE
DER
AUTOMATISCHEN
MODELLBILDUNG
.
80
5.4
ERGEBNISSE
DER
PROGNOSEEVALUATION
.
82
6
ZUSAMMENFASSUNG
86
A
BEWEIS
VON
THEOREM
1
87
B
HERLEITUNG
DES
STARTMODELLS
DER
UNIT-ROOT
TESTSTRATEGIE
92
III
C
GRAPHISCHE
DARSTELLUNG
DER
TESTSTRATEGIE
95
D
QUANTILE
SIMULIERTER
VERTEILUNGEN
105
E
QUANTILE
FUER
DEN
DF-TEST
125
LITERATURVERZEICHNIS
127
IV |
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