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In den Wirtschaftswissenschaften treten empirische Daten haufig in Form von Zeitreihen auf. Fur ihre statistische Analyse haben sich die von Box und Jenkins vorgeschlagenen ARMA-Modelle bewahrt. In der Praxis konnen die Daten aber oft nur gestort beobachtet werden. Das Auftreten sog. Ausreisser beeinflusst die klassischen Methoden zur Zeitreihenanalyse derart, dass ...
Robuste Schaetzung Von Arma-Modellen Unter Verwendung Von Robust Geschaetzten Autokovarianzen
In den Wirtschaftswissenschaften treten empirische Daten haufig in Form von Zeitreihen auf. Fur ihre statistische Analyse haben sich die von Box und Jenkins vorgeschlagenen ARMA-Modelle bewahrt. In der Praxis konnen die Daten aber oft nur gestort beobachtet werden. Das Auftreten sog. Ausreisser beeinflusst die klassischen Methoden zur Zeitreihenanalyse derart, dass vollig unbrauchbare Ergebnisse resultieren. In dieser Arbeit werden nach einer Darstellung der klassischen Methoden und ihrer Beeinflussung durch Ausreisser zunachst die Moglichkeiten zur robusten Schatzung der Autokovarianzfunktion aufgezeigt. Diese bilden die Grundlage fur ein Verfahren zur robusten Schatzung der Ordnung und der Koeffizienten von ARMA-Modellen. Die Brauchbarkeit dieses Verfahrens wird mit einer Monte-Carlo-Simulation und anhand empirischer Beispiele veranschaulicht.
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67.150000 USD
Paperback / softback
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