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 Blick in die Zukunft: Zeitreihen richtig analysieren

Autorentext

Prof. Dr. Klaus Neusser, Universität Bern

Inhalt
Unaivariate 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: Vektor-autoregressive Moving-average-Prozesse (VARMA-Prozesse).- Prognose mittels VAR-Modellen.- Die Schatzung Vektor-autoregressiver Modelle.- Interpretation und Identifikation von VAR-Modellen.- Kointegration.