Ob Kursentwicklungen von Aktien oder Anleihen, die Entwicklung des Bruttoinlandsproduktes, die Inflationsrate oder die Arbeitslosenquote, die Wirtschaftsseiten der Zeitungen sind voll von Zeitreihen. Wie man solche Zeitreihen analysiert, Muster und Regelmäßigkeiten erkennt und Prognosen für die zukünftige Entwicklung erstellt, zeigt Ihnen dieses Buch.
Der Text der 2. Auflage wurde gründlich überarbeitet und ein Kapitel über den ‘Kalman Filter’ wurde hinzugefügt. Das Buch ist lernfreundlich aufbereitet und enthält Aufgaben mit Lösungen.
Table of Content
Univariate Zeitreihenanalyse: Einführung und grundlegende theoretische Konzepte – Modelle für stationäre Zeitreihen (ARMA Modelle) – Schätzung von Mittelwert und Autokovarianzfunktion – Prognose einer stationären Zeitreihe – Die partielle Autokorrelationsfunktion (PACF) – Schätzung von ARMA Modellen – Integrierte Prozesse – Modelle der Volatilität – Multivariate Zeitreihenanalyse: Definitionen und Stationarität – Schätzung von Mittelwert und Kovarianzfunktion – Stationäre Zeitreihenmodelle – Prognose mittels VAR-Modellen – Die Schätzung Vektor-autoregressiver Modelle – Interpretation und Identifikation von VAR Modellen – Kointegration – Kalman-Filter
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Prof. Dr. Klaus Neusser, Universität Bern
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