Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften: Einführung und Grundlagen für den Einstieg in die aktuelle Forschung
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer Gabler
[2022]
|
| Ausgabe: | 4., vollständig überarbeitete und ergänzte Auflage |
| Schriftenreihe: | Studienbücher Wirtschaftsmathematik
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXII, 404 Seiten Diagramme |
| ISBN: | 9783662646496 |
Internformat
MARC
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|---|---|
| adam_text |
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
I
UNIVARIATE
ZEITREIHENANALYSE
1
EINFUEHRUNG
UND
GRUNDLEGENDE
THEORETISCHE
KONZEPTE
.
3
1.1
EINIGE
BEISPIELE
.
4
1.2
STOCHASTISCHE
PROZESSE
.
7
1.3
STATIONARITAET
.
9
1.4
EINIGE
KANONISCHE
BEISPIELE
.
12
1.5
EIGENSCHAFTEN
DER
AUTOKOVARIANZFUNKTION
.
15
1.5.1
CHARAKTERISIERUNG
.
15
1.5.2
AUTOKOVARIANZFUNKTION
VON
MA(1)-PROZESSEN
.
16
1.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
18
2
STATIONAERE
ARMA-PROZESSE
.
21
2.1
DER
LAG-OPERATOR
.
22
2.2
EINIGE
WICHTIGE
SPEZIALFAELLE
.
24
2.2.1
MOVING-AVERAGE-PROZESS
Q
-TER
ORDNUNG
.
24
2.2.2
AUTOREGRESSIVE
PROZESSE
ERSTER
ORDNUNG
.
25
2.3
KAUSALITAET
.
28
2.4
INVERTIERBARKEIT
.
33
2.5
BERECHNUNG
DER
AUTOKOVARIANZFUNKTION
VON
ARMA-PROZESSEN
.
34
2.5.1
ERSTES
VERFAHREN
.
35
2.5.2
ZWEITES
VERFAHREN
.
37
2.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
38
3
SCHAETZUNG
DER
ERSTEN
ZWEI
MOMENTE
.
41
3.1
SCHAETZUNG
DES
ERWARTUNGSWERTS
.
41
3.2
SCHAETZUNG
DER
AUTOKOVARIANZ
UND
AUTOKORRELATIONSFUNKTION
. 46
3.3
SCHAETZUNG
DER
LANGFRISTIGEN
VARIANZ
.
51
3.4
UEBUNGSAUFGABEN
.
57
X
INHALTSVERZEICHNIS
4
PROGNOSE
STATIONAERER
PROZESSE
.
59
4.1
THEORIE
DER
LINEAREN
KLEINSTQUADRATE-PROGNOSE
.
59
4.2
PROGNOSE
AUS
UNENDLICHER
VERGANGENHEIT
UND
DER
SATZ
VON
WOLD
.
67
4.3
DIE
PARTIELLE
AUTOKORRELATIONSFUNKTION
.
71
4.3.1
DEFINITION
.
71
4.3.2
INTERPRETATION
VON
ACF
UND
PACF
.
73
4.3.3
SCHAETZUNG
DER
PACF
.
73
4.4
EXPONENTIELLES
GLAETTEN
.
74
4.5
UEBUNGSAUFGABEN
.
78
5
PARAMETERSCHAETZUNG
IN
STATIONAEREN
ARMA-MODELLEN
.
81
5.1
YULE-WALKER-SCHAETZUNG
FUER
AR(P)-MODELLE
.
82
5.2
KLEINSTQUADRATE-SCHAETZUNG
EINES
AR(P)-MODELLS
.
84
5.3
PARAMETERSCHAETZUNG
FUER
ARMA(P,
.
86
5.4
SCHAETZUNG
DER
ORDNUNGEN
P
UND
Q
.
91
5.5
MODELLIERUNG
STOCHASTISCHER
PROZESSE
.
93
5.6
BEISPIEL:
MODELLIERUNG
DES
REALEN
BIP
DER
USA
.
94
5.7
UEBUNGSAUFGABEN
.
101
6
SPEKTRALANALYSE
UND
LINEARE
FILTER
.
103
6.1
SPEKTRALE
DICHTEFUNKTION
.
104
6.2
SPEKTRALZERLEGUNG
.
108
6.3
DAS
PERIODOGRAMM
UND
DIE
SCHAETZUNG
DER
SPEKTRALDICHTE
.
110
6.3.1
NICHT-PARAMETRISCHE
SCHAETZUNG
.
HO
6.3.2
PARAMETRISCHE
SCHAETZUNG
.
113
6.4
ZEITINVARIANTE
LINEARE
FILTER
.
114
6.5
EINIGE
WICHTIGE
FILTER
.
119
6.5.1
KONSTRUKTION
EINES
TIEFPASS
BZW.
HOCHPASS-FILTERS
.
119
6.5.2
DER
HODRICK-PRESCOTT-FILTER
.
120
6.5.3
SAISONALE
FILTER
.
123
6.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
125
7
INTEGRIERTE
PROZESSE
.
129
7.1
EIGENSCHAFTEN
UND
INTERPRETATION
.
129
7.1.1
LANGFRISTIGE
PROGNOSE
.
131
7.1.2
PROGNOSEFEHLERVARIANZ
.
132
7.1.3
IMPULSANTWORTFUNKTION
.
133
7.1.4
DIE
BEVERIDGE-NELSON-ZERLEGUNG
.
134
7.2
EIGENSCHAFTEN
DES
OLS-SCHAETZERS
BEI
INTEGRIERTEN
PROZESSEN
.
136
7.3
TESTS
AUF
EINHEITSWURZEL
.
142
7.3.1
DICKEY-FULLER-TEST
.
143
7.3.2
PHILLIPS-PERRON-TEST
(PP-TEST)
.
147
7.3.3
TESTSTRATEGIE
.
148
7.3.4
BEISPIELE
FUER
UNIT-ROOT-TESTS
.
150
INHALTSVERZEICHNIS
XI
7.4
ERWEITERUNGEN
DER
TESTS
AUF
EINHEITSWURZEL
.
153
7.4.1
STRUKTURBRUCH
IN
DER
TRENDFUNKTION
.
153
7.4.2
TEST
AUF
STATIONARITAET
.
156
7.5
SCHEINKORRELATION
UND
KOINTEGRATION
.
157
7.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
163
8
MODELLE
DER
VOLATILITAET
.
167
8.1
DAS
GARCH(1,1)-MODELL
.
168
8.1.1
DEFINITION
UND
INTERPRETATION
.
168
8.1.2
ERWEITERUNGEN
DES
GARCH(1,1)-MODELLS
.
175
8.1.3
PROGNOSE
DER
BEDINGTEN
VARIANZ
.
176
8.2
VERALLGEMEINERTE
VOLATILITAETSMODELLE
.
177
8.3
TESTS
AUF
HETEROSKEDASTIZITAET
.
179
8.3.1
AUTOKORRELATION
DER
QUADRIERTEN
RESIDUEN
.
179
8.3.2
LAGRANGE-MULTIPLIKATOR-TEST
NACH
ENGIE
.
180
8.4
PARAMETERSCHAETZUNG
IN
GARCH-MODELLEN
.
180
8.4.1
MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZUNG
BEI
GAUSS
'
SCHEN
INNOVATIONEN
.
180
8.4.2
MOMENTENSCHAETZMETHODE
.
183
8.5
BEISPIEL:
SWISS
MARKET
INDEX
(SMI)
.
185
8.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
192
TEIL
II
MULTIVARIATE
ZEITREIHENANALYSE
9
EINFUEHRUNG
.
195
10
DEFINITIONEN
UND
STATIONARITAET
.
197
11
SCHAETZUNG
DER
ERSTEN
ZWEI
MOMENTE
.
203
11.1
TEST
AUF
UNKORRELIERTHEIT
.
205
11.2
BEISPIELE
.
206
11.3
UEBUNGSAUFGABEN
.
210
12
STATIONAERE
VEKTOR-AUTOREGRESSIVE
MOVING-AVERAGE-PROZESSE
(
VARMA-PROZESSE)
.
211
12.1
DARSTELLUNG
IN
COMPANION-FORM
.
214
12.2
KAUSALE
DARSTELLUNG
.
215
12.3
KOVARIANZFUNKTION
EINES
STATIONAEREN
UND
KAUSALEN
VAR-PROZESSES
.
218
12.4
PROGNOSE
MITTELS
STATIONAERER
UND
KAUSALER
VAR-MODELLE
.
220
12.5
SATZ
VON
WOLD
.
223
12.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
224
13
SCHAETZUNG
UND
MODELLIERUNG
VEKTOR-AUTOREGRESSIVER
MODELLE
IM
STATIONAEREN
FALL
.
227
13.1
KLEINSTQUADRATE-SCHAETZER
.
228
13.2
DER
YULE-WALKER-SCHAETZER
.
233
XII
INHALTSVERZEICHNIS
13.3
MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZUNG
.
235
13.4
MODELLIERUNG
VON
STATIONAEREN
VAR-MODELLEN
.
236
13.5
WIENER-GRANGER-KAUSALITAET
.
237
13.6
ASYMPTOTISCHE
EIGENSCHAFTEN
DES
OLS
UND
DES
YULE-WALKER-SCHAETZERS
.
242
13.7
UEBUNGSAUFGABEN
.
252
14
STATIONAERE
STRUKTURELLE
VEKTOR-AUTOREGRESSIVE
MODELLE
.
253
14.1
EIN
BEISPIEL
.
253
14.2
DER
ALLGEMEINE
FALL
.
257
14.3
SCHAETZUNG
UND
INTERPRETATION
STRUKTURELLER
VAR-MODELLE
.
261
14.3.1
SCHAETZUNG
.
261
14.3.2
IMPULSANTWORTFUNKTIONEN
.
262
14.3.3
PROGNOSEFEHLERVARIANZZERLEGUNG
.
262
14.3.4
KONFIDENZINTERVALLE
.
263
14.4
STRATEGIEN
ZUR
IDENTIFIKATION
STRUKTURELLER
VAR-MODELLE
.
265
14.4.1
KURZFRISTIGE
RESTRIKTIONEN
.
266
14.4.2
LANGFRISTIGE
RESTRIKTIONEN
.
273
14.4.3
HETEROSKEDASTIZITAET
.
281
14.4.4
NICHT-GAUSS
'
SCHE
VERTEILUNGEN
.
282
14.4.5
VORZEICHENRESTRIKTIONEN
.
285
14.5
UEBUNGSAUFGABEN
.
287
15
KOINTEGRIERTE
VEKTOR-AUTOREGRESSIVE
PROZESSE
.
291
15.1
EIN
BEISPIEL
.
291
15.2
DEFINITION
UND
DARSTELLUNG
KOINTEGRIERTER
PROZESSE
.
298
15.2.1
DEFINITION
.
298
15.2.2
VAR
UND
FEHLERKORREKTURDARSTELLUNG
.
301
15.2.3
DIE
BEVERIDGE-NELSON-ZERLEGUNG
.
304
15.2.4
COMMON-TRENDS-DARSTELLUNG
.
306
15.3
DER
JOHANSEN-TEST
AUF
KOINTEGRATION
.
308
15.4
BEISPIEL
.
314
15.5
UEBUNGSAUFGABEN
.
317
16
ZUSTANDSRAUMMODELLE
UND
DER
KALMAN-FILTER
.
319
16.1
DAS
ZUSTANDSRAUMMODELL
.
320
16.2
BEISPIELE
.
323
16.3
FILTERN
UND
GLAETTEN
.
330
16.3.1
DER
KALMAN-FILTER
.
333
16.3.2
DIE
KALMAN-GLAETTUNG
.
335
16.4
PARAMETERSCHAETZUNG
IN
ZUSTANDSRAUMMODELLEN
.
337
16.4.1
DIE
LIKELIHOOD-FUNKTION
.
338
16.4.2
IDENTIFIKATION
.
340
16.5
BEISPIEL:
QUARTALSSCHAETZUNG
DES
BIP
.
340
16.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
343
INHALTSVERZEICHNIS
XIII
17
WEITERENTWICKLUNGEN
DES
VAR-MODELLS
.
345
17.1
BAYESIANISCHER
ANSATZ
.
345
17.1.1
PRAELIMINARIEN
.
346
17.1.2
BAYESIANISCHE
PARAMETERSCHAETZUNG
.
349
17.2
MODELLE
MIT
ZEITVARIABLEN
PARAMETERN
.
353
17.2.1
TEST
AUF
STRUKTURBRUCH
.
354
17.2.2
ZEITVARIABLE
PARAMETER
.
358
17.2.3
REGIMEABHAENGIGE
PARAMETER
.
362
17.3
UEBUNGSAUFGABE
.
368
ANHANG
A
KOMPLEXE
ZAHLEN
.
369
ANHANG
B
LINEARE
DIFFERENZENGLEICHUNGEN
.
373
ANHANGC
STOCHASTISCHE
KONVERGENZ
.
377
ANHANG
D
DIE
DELTA-METHODE
.
383
LITERATURVERZEICHNIS
.
387
STICHWORTVERZEICHNIS
.
399 |
| adam_txt |
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
I
UNIVARIATE
ZEITREIHENANALYSE
1
EINFUEHRUNG
UND
GRUNDLEGENDE
THEORETISCHE
KONZEPTE
.
3
1.1
EINIGE
BEISPIELE
.
4
1.2
STOCHASTISCHE
PROZESSE
.
7
1.3
STATIONARITAET
.
9
1.4
EINIGE
KANONISCHE
BEISPIELE
.
12
1.5
EIGENSCHAFTEN
DER
AUTOKOVARIANZFUNKTION
.
15
1.5.1
CHARAKTERISIERUNG
.
15
1.5.2
AUTOKOVARIANZFUNKTION
VON
MA(1)-PROZESSEN
.
16
1.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
18
2
STATIONAERE
ARMA-PROZESSE
.
21
2.1
DER
LAG-OPERATOR
.
22
2.2
EINIGE
WICHTIGE
SPEZIALFAELLE
.
24
2.2.1
MOVING-AVERAGE-PROZESS
Q
-TER
ORDNUNG
.
24
2.2.2
AUTOREGRESSIVE
PROZESSE
ERSTER
ORDNUNG
.
25
2.3
KAUSALITAET
.
28
2.4
INVERTIERBARKEIT
.
33
2.5
BERECHNUNG
DER
AUTOKOVARIANZFUNKTION
VON
ARMA-PROZESSEN
.
34
2.5.1
ERSTES
VERFAHREN
.
35
2.5.2
ZWEITES
VERFAHREN
.
37
2.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
38
3
SCHAETZUNG
DER
ERSTEN
ZWEI
MOMENTE
.
41
3.1
SCHAETZUNG
DES
ERWARTUNGSWERTS
.
41
3.2
SCHAETZUNG
DER
AUTOKOVARIANZ
UND
AUTOKORRELATIONSFUNKTION
. 46
3.3
SCHAETZUNG
DER
LANGFRISTIGEN
VARIANZ
.
51
3.4
UEBUNGSAUFGABEN
.
57
X
INHALTSVERZEICHNIS
4
PROGNOSE
STATIONAERER
PROZESSE
.
59
4.1
THEORIE
DER
LINEAREN
KLEINSTQUADRATE-PROGNOSE
.
59
4.2
PROGNOSE
AUS
UNENDLICHER
VERGANGENHEIT
UND
DER
SATZ
VON
WOLD
.
67
4.3
DIE
PARTIELLE
AUTOKORRELATIONSFUNKTION
.
71
4.3.1
DEFINITION
.
71
4.3.2
INTERPRETATION
VON
ACF
UND
PACF
.
73
4.3.3
SCHAETZUNG
DER
PACF
.
73
4.4
EXPONENTIELLES
GLAETTEN
.
74
4.5
UEBUNGSAUFGABEN
.
78
5
PARAMETERSCHAETZUNG
IN
STATIONAEREN
ARMA-MODELLEN
.
81
5.1
YULE-WALKER-SCHAETZUNG
FUER
AR(P)-MODELLE
.
82
5.2
KLEINSTQUADRATE-SCHAETZUNG
EINES
AR(P)-MODELLS
.
84
5.3
PARAMETERSCHAETZUNG
FUER
ARMA(P,
.
86
5.4
SCHAETZUNG
DER
ORDNUNGEN
P
UND
Q
.
91
5.5
MODELLIERUNG
STOCHASTISCHER
PROZESSE
.
93
5.6
BEISPIEL:
MODELLIERUNG
DES
REALEN
BIP
DER
USA
.
94
5.7
UEBUNGSAUFGABEN
.
101
6
SPEKTRALANALYSE
UND
LINEARE
FILTER
.
103
6.1
SPEKTRALE
DICHTEFUNKTION
.
104
6.2
SPEKTRALZERLEGUNG
.
108
6.3
DAS
PERIODOGRAMM
UND
DIE
SCHAETZUNG
DER
SPEKTRALDICHTE
.
110
6.3.1
NICHT-PARAMETRISCHE
SCHAETZUNG
.
HO
6.3.2
PARAMETRISCHE
SCHAETZUNG
.
113
6.4
ZEITINVARIANTE
LINEARE
FILTER
.
114
6.5
EINIGE
WICHTIGE
FILTER
.
119
6.5.1
KONSTRUKTION
EINES
TIEFPASS
BZW.
HOCHPASS-FILTERS
.
119
6.5.2
DER
HODRICK-PRESCOTT-FILTER
.
120
6.5.3
SAISONALE
FILTER
.
123
6.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
125
7
INTEGRIERTE
PROZESSE
.
129
7.1
EIGENSCHAFTEN
UND
INTERPRETATION
.
129
7.1.1
LANGFRISTIGE
PROGNOSE
.
131
7.1.2
PROGNOSEFEHLERVARIANZ
.
132
7.1.3
IMPULSANTWORTFUNKTION
.
133
7.1.4
DIE
BEVERIDGE-NELSON-ZERLEGUNG
.
134
7.2
EIGENSCHAFTEN
DES
OLS-SCHAETZERS
BEI
INTEGRIERTEN
PROZESSEN
.
136
7.3
TESTS
AUF
EINHEITSWURZEL
.
142
7.3.1
DICKEY-FULLER-TEST
.
143
7.3.2
PHILLIPS-PERRON-TEST
(PP-TEST)
.
147
7.3.3
TESTSTRATEGIE
.
148
7.3.4
BEISPIELE
FUER
UNIT-ROOT-TESTS
.
150
INHALTSVERZEICHNIS
XI
7.4
ERWEITERUNGEN
DER
TESTS
AUF
EINHEITSWURZEL
.
153
7.4.1
STRUKTURBRUCH
IN
DER
TRENDFUNKTION
.
153
7.4.2
TEST
AUF
STATIONARITAET
.
156
7.5
SCHEINKORRELATION
UND
KOINTEGRATION
.
157
7.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
163
8
MODELLE
DER
VOLATILITAET
.
167
8.1
DAS
GARCH(1,1)-MODELL
.
168
8.1.1
DEFINITION
UND
INTERPRETATION
.
168
8.1.2
ERWEITERUNGEN
DES
GARCH(1,1)-MODELLS
.
175
8.1.3
PROGNOSE
DER
BEDINGTEN
VARIANZ
.
176
8.2
VERALLGEMEINERTE
VOLATILITAETSMODELLE
.
177
8.3
TESTS
AUF
HETEROSKEDASTIZITAET
.
179
8.3.1
AUTOKORRELATION
DER
QUADRIERTEN
RESIDUEN
.
179
8.3.2
LAGRANGE-MULTIPLIKATOR-TEST
NACH
ENGIE
.
180
8.4
PARAMETERSCHAETZUNG
IN
GARCH-MODELLEN
.
180
8.4.1
MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZUNG
BEI
GAUSS
'
SCHEN
INNOVATIONEN
.
180
8.4.2
MOMENTENSCHAETZMETHODE
.
183
8.5
BEISPIEL:
SWISS
MARKET
INDEX
(SMI)
.
185
8.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
192
TEIL
II
MULTIVARIATE
ZEITREIHENANALYSE
9
EINFUEHRUNG
.
195
10
DEFINITIONEN
UND
STATIONARITAET
.
197
11
SCHAETZUNG
DER
ERSTEN
ZWEI
MOMENTE
.
203
11.1
TEST
AUF
UNKORRELIERTHEIT
.
205
11.2
BEISPIELE
.
206
11.3
UEBUNGSAUFGABEN
.
210
12
STATIONAERE
VEKTOR-AUTOREGRESSIVE
MOVING-AVERAGE-PROZESSE
(
VARMA-PROZESSE)
.
211
12.1
DARSTELLUNG
IN
COMPANION-FORM
.
214
12.2
KAUSALE
DARSTELLUNG
.
215
12.3
KOVARIANZFUNKTION
EINES
STATIONAEREN
UND
KAUSALEN
VAR-PROZESSES
.
218
12.4
PROGNOSE
MITTELS
STATIONAERER
UND
KAUSALER
VAR-MODELLE
.
220
12.5
SATZ
VON
WOLD
.
223
12.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
224
13
SCHAETZUNG
UND
MODELLIERUNG
VEKTOR-AUTOREGRESSIVER
MODELLE
IM
STATIONAEREN
FALL
.
227
13.1
KLEINSTQUADRATE-SCHAETZER
.
228
13.2
DER
YULE-WALKER-SCHAETZER
.
233
XII
INHALTSVERZEICHNIS
13.3
MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZUNG
.
235
13.4
MODELLIERUNG
VON
STATIONAEREN
VAR-MODELLEN
.
236
13.5
WIENER-GRANGER-KAUSALITAET
.
237
13.6
ASYMPTOTISCHE
EIGENSCHAFTEN
DES
OLS
UND
DES
YULE-WALKER-SCHAETZERS
.
242
13.7
UEBUNGSAUFGABEN
.
252
14
STATIONAERE
STRUKTURELLE
VEKTOR-AUTOREGRESSIVE
MODELLE
.
253
14.1
EIN
BEISPIEL
.
253
14.2
DER
ALLGEMEINE
FALL
.
257
14.3
SCHAETZUNG
UND
INTERPRETATION
STRUKTURELLER
VAR-MODELLE
.
261
14.3.1
SCHAETZUNG
.
261
14.3.2
IMPULSANTWORTFUNKTIONEN
.
262
14.3.3
PROGNOSEFEHLERVARIANZZERLEGUNG
.
262
14.3.4
KONFIDENZINTERVALLE
.
263
14.4
STRATEGIEN
ZUR
IDENTIFIKATION
STRUKTURELLER
VAR-MODELLE
.
265
14.4.1
KURZFRISTIGE
RESTRIKTIONEN
.
266
14.4.2
LANGFRISTIGE
RESTRIKTIONEN
.
273
14.4.3
HETEROSKEDASTIZITAET
.
281
14.4.4
NICHT-GAUSS
'
SCHE
VERTEILUNGEN
.
282
14.4.5
VORZEICHENRESTRIKTIONEN
.
285
14.5
UEBUNGSAUFGABEN
.
287
15
KOINTEGRIERTE
VEKTOR-AUTOREGRESSIVE
PROZESSE
.
291
15.1
EIN
BEISPIEL
.
291
15.2
DEFINITION
UND
DARSTELLUNG
KOINTEGRIERTER
PROZESSE
.
298
15.2.1
DEFINITION
.
298
15.2.2
VAR
UND
FEHLERKORREKTURDARSTELLUNG
.
301
15.2.3
DIE
BEVERIDGE-NELSON-ZERLEGUNG
.
304
15.2.4
COMMON-TRENDS-DARSTELLUNG
.
306
15.3
DER
JOHANSEN-TEST
AUF
KOINTEGRATION
.
308
15.4
BEISPIEL
.
314
15.5
UEBUNGSAUFGABEN
.
317
16
ZUSTANDSRAUMMODELLE
UND
DER
KALMAN-FILTER
.
319
16.1
DAS
ZUSTANDSRAUMMODELL
.
320
16.2
BEISPIELE
.
323
16.3
FILTERN
UND
GLAETTEN
.
330
16.3.1
DER
KALMAN-FILTER
.
333
16.3.2
DIE
KALMAN-GLAETTUNG
.
335
16.4
PARAMETERSCHAETZUNG
IN
ZUSTANDSRAUMMODELLEN
.
337
16.4.1
DIE
LIKELIHOOD-FUNKTION
.
338
16.4.2
IDENTIFIKATION
.
340
16.5
BEISPIEL:
QUARTALSSCHAETZUNG
DES
BIP
.
340
16.6
UEBUNGSAUFGABEN
.
343
INHALTSVERZEICHNIS
XIII
17
WEITERENTWICKLUNGEN
DES
VAR-MODELLS
.
345
17.1
BAYESIANISCHER
ANSATZ
.
345
17.1.1
PRAELIMINARIEN
.
346
17.1.2
BAYESIANISCHE
PARAMETERSCHAETZUNG
.
349
17.2
MODELLE
MIT
ZEITVARIABLEN
PARAMETERN
.
353
17.2.1
TEST
AUF
STRUKTURBRUCH
.
354
17.2.2
ZEITVARIABLE
PARAMETER
.
358
17.2.3
REGIMEABHAENGIGE
PARAMETER
.
362
17.3
UEBUNGSAUFGABE
.
368
ANHANG
A
KOMPLEXE
ZAHLEN
.
369
ANHANG
B
LINEARE
DIFFERENZENGLEICHUNGEN
.
373
ANHANGC
STOCHASTISCHE
KONVERGENZ
.
377
ANHANG
D
DIE
DELTA-METHODE
.
383
LITERATURVERZEICHNIS
.
387
STICHWORTVERZEICHNIS
.
399 |
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