Methoden der Zeitreihenanalyse - Stier, Winfried

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Sommaire:
I. Elementare Zeitreihenanalyse.- I.1. Definitionen, Grundkonzepte, Beispiele.- I.2. Das traditionelle Zeitreihen-Komponentenmodell.- II. Einfache Saisonbereinigungsverfahren.- II.1. Saisonbereinigung im additiven Komponentenmodell bei konstanter Saisonfigur.- II.2. Saisonbereinigung im additiven Komponentenmodell bei variabler Saisonfigur.- II.3. Einige praktische Probleme der Saisonbereinigung.- III. Elementare Filter-Operationen.- IV. Prognosen auf der Basis von Exponential-Smoothing-Ans?tzen.- IV.1. Vorbemerkungen.- IV.2. Einfaches Exponential-Smoothing.- IV.3. Exponential-Smoothing nach Holt.- IV.4. Exponential-Smoothing nach Winters.- IV.5. Erg?nzende Bemerkungen zum Exponential-Smoothing.- V. Grundz?ge der Theorie der stochastischen Prozesse.- V.1. Zufallsvariable und Zufallsvektoren.- V.2. Stochastische Prozesse.- V.3. Station?re Stochastische Prozesse.- V.4. Spezielle station?re Prozesse.- VI. Vektorielle stochastische Prozesse.- VI.1. Grundlagen.- VI.2. VAR-Prozesse.- VII. Sch?tzprobleme bei stochastischen Prozessen.- VII.1 Sch?tzen von Parametern und Momentfunktionen univariater Prozesse.- VII.2 Parametersch?tzung vektorieller Prozesse.- VII. Identifikation stochastischer Prozesse.- VIII.1. Identifikation univariater ARMA- und ARIMA-Prozesse.- VIII.2. Identifikation vektorieller ARMA- und ARIMA-Prozesse.- IX. Modelldiagnose.- IX.1 Modelldiagnose bei univariaten ARMA- und ARIMA-Modellen.- IX.2 Modelldiagnose bei vektoriellen ARMA- und ARIMA-Prozessen.- X. Ausrei?er-Analyse.- X.1. Grundlagen und Beispiele.- X.2. Additive und innovative Ausrei?er und ihre Bestimmung.- XI. Prognosen mit ARMA- und ARIMA-Modellen.- XI.1. Prognosen mit univariaten ARMA- und ARIMA-Modellen.- XI.2. Prognosen mit vektoriellen ARMA- und ARIMA-Prozessen.- XII.Transferfunktionen (ARMAX)-Modelle.- XII.1 Transferfunktionen-Modelle mit einer Input-Variablen.- XII.2. Transferfunktionen mit mehreren Inputs.- XIII. Strukturelle Komponentenmodelle.- XIII.1 Einleitung.- XIII.2 Modellierung der Komponenten.- XIII.3. Das ?Basic Structural Model? nach Harvey.- XIII.4. Strukturelle Komponentenmodelle und ARIMA-Modelle.- XIII.5. Parametersch?tzung bei strukturellen Komponentenmodellen.- XIII.6. Beispiel.- XIII.7. Abschlie?ende Bemerkungen.- XIV. Grundz?ge der Spektralanalyse.- XIV.1. Vorbemerkungen.- XIV.2. Spektren station?rer Prozesse.- XIV.3 Sch?tzung eines Spektrums.- XIV.4 Spektralanalyse und Saisonalit?t.- XV. Saisonbereinigungsverfahren und Probleme der Saisonbereinigung.- XV.1. Einleitung.- XV.2. Bemerkungen zu einfachen Saisonbereinigungsverfahren und einigen Grundproblemen der Saisonbereinigung.- XV.3. Spezielle Saisonbereinigungsverfahren.- XV.4. Ein Verfahren auf der Basis von ARIMA-Modellen: SEATS.- XV.5. Weitere Verfahren.- XV.6. Saisonbereinigung als Filter-Design-Problem.- XV.7. Zum Vergleich von Saisonbereinigungsverfahren.- XVI. Grundz?ge der Theorie digitaler Filter.- XVI.1. Grundlagen.- XVI.2. Elemente der z-Transformation.- XVI.3. Grundbegriffe der Filtertheorie.- XVII. Konstruktionsmethoden f?r digitale Filter.- XVII.1 Konstruktionsmethoden f?r FIR-Filter.- XVII.2. FIR-Fenster-Filter.- XVII.3. Modifizierte FIR-Fenster-Filter.- XVII.4. Optimale FIR-Filter.- XVII.5. Konstruktion von IIR-Filtern.- XVII.6. Filtern im Frequenzbereich.- XVIII. Unit-roots und Unit-root-Tests.- XVIII.1. Vorbemerkungen.- XVIII.2. Differenzen-Station?re versus Trend-Station?re Prozesse.- XVIII.3. Trendbereinigung bei DS- und TS-Prozessen.- XVIII.4. Unit-root-Test.- XIX. Kointegration.- XIX.1. Grundlagen.- XIX.2.Full-Information Maximum-Likelihood-Analyse kointegrierter Systeme.- XX. Nicht-lineare Zeitreihenmodelle.- XX.1. Modellierung von Heteroskedastizit?t (ARCH-GARCH-Modelle.- XX.2. Bilineare Prozesse.- XX.3. Random Coefficient Autoregressive Modelle.- XX.4. TARMA...