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Modellierung und Schatzung von ARMA-Prozessen (German, Paperback)
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Modellierung und Schatzung von ARMA-Prozessen (German, Paperback)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich VWL - Statistik und
Methoden, Note: 1,0, Bayerische Julius-Maximilians-Universitat
Wurzburg (Volkswirtschaftliches Institut), Veranstaltung:
Zeitreihenanalyse, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Kleine
unerhebliche Anderungen zur ursprunglichen bewerteten Abgabe.,
Abstract: Die Seminararbeit Modellierung und Schatzung von
ARMA-Prozessen" bietet einen ubersichtlichen Einstieg in
stochastische Prozesse sowie ARMA-Prozesse als Methode zur
Modellierung von Zeitreihen. Es werden zudem mehrere Schatzmethoden
vorgestellt und miteinander verglichen. Heutzutage ist die Analyse
von Zeitreihendaten in fast allen Wissenschaftsgebieten von grosser
Bedeutung, sei es in der Wirtschaft, in der Industrie, in der
Demografie oder in Naturwissenschaften. Eine Zeitreihe kann als
Realisation eines stochastischen Prozesses aufgefasst werden. Es
wird angenommen, dass eine Familie von Zufallsvariablen des
Prozesses eine bestimmte Verteilung besitzt und die
Zufallsvariablen zu gewissen Wahrscheinlichkeiten Werte eines
kontinuierlichen Intervalls annehmen. Wichtig fur die
Charakterisierung der stochastischen Prozesse sind die
Momentfunktionen (Erwartungswert, Varianz, Autokovarianz,
Autokorrelation). Durch Schatzer dieser Funktionen kann man auf den
Prozess zuruckschliessen, der die Zeitreihe erzeugt hat. Dabei
mussen bestimmte Voraussetzungen erfullt sein, die unter den
Begriffen Stationaritat" und Ergodizitat" zusammengefasst werden.
In Kapitel 2 werden spezielle lineare Prozesse behandelt, die sich
als Kombination von Zufallsvariablen und Schockterm ausdrucken
lassen: White-Noise-Prozesse, autoregressive und
Moving-Average-Prozesse sowie deren Kombination in ARMA-Prozessen.
Dabei werden die Momentfunktionen der Prozesse hergeleitet sowie
Invertierbarkeit und Kausalitat erlautert. In Kapitel 3 wird in
einer Einfuhrung die Box-Jenkins-Methode als Ansatz zur
Modellierung von Zeitreihen erklart. In den folgenden Abschnitten
werden drei Schat
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