Angewandte Zeitreihenanalyse mit R:
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| Vorheriger Titel: | Angewandte Zeitreihenanalyse |
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| 1. Verfasser: | |
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Oldenbourg
2012
|
| Ausgabe: | 2., vollst. überarb. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Lehr- und Handbücher der Statistik
|
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. [277] - 284 |
| Beschreibung: | X, 291 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783486712148 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Fragestellungen und Datensituation 1
2 Grundlagen und einfache Methoden 7
2.1 Stationäre Zeitreihen.................................................................. 7
Darstellung von Zeitreihen........................................................... 7
Autokovarianz- und Autokorrelationsfunktion..................................... 10
Stationarität............................................................................ 13
Schätzen der Kennfunktionen........................................................ 17
Bootstrap
................................................................................ 19
2.2 Das Komponentenmodell............................................................ 22
2.3 Deterministische Trends.............................................................. 23
Trendbestimmung mittels Regression............................................... 23
Bestimmung der glatten Komponente.............................................. 31
2.4 Saisonbereinigung..................................................................... 35
Einfache Ansätze....................................................................... 35
Etablierte Saisonbereinigungsverfahren............................................ 39
2.5 Transformationen...................................................................... 43
Instantané
Transformationen........................................................ 43
Lineare Filterung von Zeitreihen..................................................... 46
2.6 Einfache Extrapolationsverfahren................................................... 49
2.7 R-Funktionen .......................................................................... 54
3 Lineare Zeitreihenmodelle 57
3.1 Autoregressive Modelle ............................................................... 57
Definition und grundlegende Eigenschaften....................................... 57
Schätzen von AR-Parametern........................................................ 61
Levinson-Durbin-Rekursion und partielle Autokorrelation...................... 64
Spezifikation von AR-Modellen...................................................... 66
3.2 MA-Modelle............................................................................ 73
Definition und grundlegende Eigenschaften....................................... 73
Schätzen und Anpassen von
MA-
Modellen........................................ 76
3.3 ARMA-Modelle......................................................................... 79
Definition und grundlegende Eigenschaften....................................... 79
Inhaltsverzeichnis
Schätzen der Parameter............................................................... 80
Spezifikation von
ARMA-
Modellen.................................................. 80
3.4 ARIMA-Modelle........................................................................ 86
Definition und Spezifikation von ARIMA-Modellen............................... 86
Saisonale ARIMA-Modelle............................................................ 90
Konstante
Terme
in ARIMA-Modellen.............................................. 93
3.5 R-Funktionen .......................................................................... 94
4 Differenzen- und Trendinstationarität 95
4.1 Instationaritätstypen und ihre Implikationen...................................... 95
4.2 Einheitswurzeltests.................................................................... 97
4.3 R-Funktionen.......................................................................... 101
5 Prognosen mit univariaten Zeitreihenmodellen 103
5.1 Verfahren der exponentiellen Glättung............................................. 103
5.2 Prognosen mit ARIMA-Modellen....................................................106
5.3 Trendextrapolation mit
ARMA-
Störungen..........................................110
5.4 Zur Auswahl eines Prognosemodells................................................111
5.5 R-Funktionen .......................................................................... 114
6 Periodizitäten in Zeitreihen 115
6.1 Periodizitäten .......................................................................... 115
6.2 Periodische Trends .................................................................... 117
6.3 Das Periodogramm.................................................................... 119
Definition des Periodogramms.......................................................119
Probleme bei der Interpretation des Periodogramms............................. 121
Test auf eine Periodizität..............................................................124
Test auf White-Noise .................................................................. 126
6.4 Spektren................................................................................. 128
Definition und Eigenschaften........................................................128
Lineare Filter im Frequenzbereich................................................... 132
6.5 Spektralschätzung.....................................................................137
Direkte Spektralschätzung............................................................ 139
Weitere Ansätze zur Spektralschätzung.............................................144
6.6 R-Funktionen.......................................................................... 146
Inhaltsverzeichnis ___________________________________________________
IX
7 Mehrdimensionale Zeitreihen 147
7.1 Kenngrößen mehrdimensionaler Zeitreihen.......................................147
Kenngrößen im Zeitbereich.......................................................... 147
Kreuzspektren.......................................................................... 154
7.2 Mehrdimensionale lineare Zeitreihenmodelle..................................... 158
VARMA-Prozesse....................................................................... 158
Spezifikation und Schätzung von
VARMA-
Modellen.............................. 163
Granger-Kausalität..................................................................... 171
Kointegration........................................................................... 174
7.3 R-Funktionen .......................................................................... 179
8 Regressionsmodelle für Zeitreihen 181
8.1 Regression mit autokorrelierten Störungen........................................181
8.2 Interventionsanalysen ................................................................ 186
8.3 Transferfunktionsmodelle............................................................ 193
8.4 R-Funktionen ..........................................................................200
9 Zustandsraummodelle und Kaiman-Filter 201
9.1 Zustandsraummodelle................................................................201
9.2 Kaiman-Filter...........................................................................206
9.3 R-Funktionen ..........................................................................214
10 Nichtlineare Modelle 215
10.1 Nichtlinearität in Zeitreihen..........................................................215
Nichtlineares bedingtes Niveau......................................................215
Nichtlineare bedingte Streuung......................................................216
Spezifikation nichtlinearer Zeitreihenmodelle.....................................216
10.2
Markov-switching
Modelle...........................................................217
Markov-Ketten.........................................................................218
Markov-switching
autoregressive Prozesse.........................................218
Inferenz.................................................................................221
Verwandte nichtlineare Zeitreihenmodelle.........................................223
10.3 Bedingt heteroskedastische Modelle................................................225
Das ARCH-Modell .....................................................................225
Modellanpassung und Parameterschätzung.......................................228
Modellerweiterungen.................................................................231
10.4 R-Funktionen ..........................................................................236
Inhaltsverzeichnis
11 Spezielle Probleme 237
11.1 Fehlende Werte.........................................................................237
11.2 Nicht gleichabständige Beobachtungen............................................239
11.3 Ausreißer und robuste Verfahren....................................................243
Ausreißer................................................................................243
Robuste Verfahren.....................................................................248
11.4 R-Funktionen..........................................................................251
12 Einführung in
R
253
12.1 Erste Schritte...........................................................................253
Starten und Beenden..................................................................253
Die R-Konsole und Skripte ...........................................................254
Hilfen....................................................................................255
12.2 Datentypen und Objekte..............................................................256
Datentypen.............................................................................256
R-Vektoren..............................................................................257
Weitere Objekte........................................................................257
Indizierung.............................................................................259
12.3 Operatoren und Funktionen.........................................................261
Mathematische Operatoren..........................................................261
Vergleichsoperatoren..................................................................262
Boolesche Operatoren.................................................................262
Matrix-Operationen...................................................................263
Funktionen.............................................................................265
12.4 Bibliotheken und Programmierung.................................................267
Bibliotheken............................................................................267
Kontroll-Strukturen....................................................................267
Eigene Funktionen.....................................................................268
12.5 Einlesen und Exportieren von Daten................................................269
12.6 Grafik....................................................................................270
Die aufgerufenen R-Funktionen 273
Die Zeitreihen 275
Literatur 277
Abkürzungen und Symbole 285
Sachindex 287
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2000 SK 845 S344(2) |
|---|---|
| Exemplar 1 | ausleihbar Checked out – Rückgabe bis: 31.12.2099 Vormerken |