New PDF release: Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften

By Klaus Neusser

ISBN-10: 3834807079

ISBN-13: 9783834807076

Ob Kursentwicklungen von Aktien oder Anleihen, die Entwicklung des Bruttoinlandsproduktes, die Inflationsrate oder die Arbeitslosenquote, die Wirtschaftsseiten der Zeitungen sind voll von Zeitreihen. Wie guy solche Zeitreihen analysiert, Muster und Regelmäßigkeiten erkennt und Prognosen für die zukünftige Entwicklung erstellt, zeigt Ihnen dieses Buch.
Der textual content der three. Auflage wurde gründlich überarbeitet und ein Kapitel über die examine von Zeitreihen im Frequenzbereich hinzugefügt.

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Sie werden in Kapitel 7 eingehend analysiert. Neben der Differenzenbildung kommen auch noch andere Transformationen in Betracht: z. B. Logarithmus, Zeittrend, Saisonbereinigung, gleitende Durchschnitte. 3 Stationarität 17 Eigenschaften der Autokovarianzfunktion Die Autokovarianzfunktion stellt in gewissem Sinn die äußeren, d. h. die aus den Beobachtungen direkt schätzbaren Eigenschaften des Prozesses dar. Es ist demnach wichtig, ihre wichtigsten theoretischen Eigenschaften zusammenzufassen. Ihre Schätzung wird in Kapitel 3 behandelt.

Die zweite Transformation berechnet zentrierte, sich nicht überlappende erste Differenzen. Der Filter kann demnach folgendermaßen geschrieben werden: Ψ (L) = 1 −2 L + L−1 + 1 + L + L2 5 L−5 − L5 erste Transformation zweite Transformation . Daraus lässt sich gemäß den obigen Formeln die Autokorrelationsfunktion eines mit den Kuznets-Filter behandelten Weißem Rauschen berechnen. 3 dargestellt. Dabei zeigt sich, dass die ACF bei h = 10 ein lokales Maximum besitzt. Das impliziert, dass die transformierte Reihe bei Verwendung von Jahresdaten langfristige Schwingungen von etwa 20 Jahren besitzt.

T − 1) γ(T − 2) . . RT = ΓT γ(0) γ(0) 48 3 Schätzung von Mittelwert und Autokovarianzfunktion immer (für alle Realisationen) nicht-negativ definit und für γ(0) > 0 nicht-singulär sind. Laut Box und Jenkins [19] können vernünftige Schätzwerte für γ(h) und ρ(h) nur dann erwartet werden, wenn T mindestens 50 und die Ordnung des Autokorrelationskoeffizienten höchstens T /4 beträgt. 3: Sei {Xt } der stationäre Prozess Xt = μ + ∞ ∑ ψ j Zt− j j=−∞ mit den Eigenschaften Zt ∼ IID(0, σ 2 ), ∑∞j=−∞ |ψ j | < ∞ und ∑∞j=−∞ j|ψ j |2 < ∞.

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Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften by Klaus Neusser


by Thomas
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