Informationen zur Vorlesung
Zeitreihenanalyse (Pruscha)
Vorlesung Mi. 9-11 Uhr, Do. 14-16 Uhr, Hs E 47 (B047)
(Beginn Mi. 18. Okt.)
Übungen dazu Di. 14-16 Uhr, Hs E 47 (Beginn Di. 24. Okt.)
Sprechstunden:
H. Pruscha: Di., 11.00-12.00 Uhr, Zi. 226, Tel 4488,
und in der
Vorlesungspause
Literatur
Schlittgen & Streitberg. Zeitreihenanalyse, 9.te Aufl. Oldenbourg 2001Kreiss & Neuhaus. Einführung in die Zeitreihenanalyse. Springer 2006
Brockwell & Davies. Time Series, 2nd ed. Springer 1991
Falk et. al. A first Course on Time Series. open-source-book:
http://statistik.mathematik.uni-wuerzburg.de/timeseries/
Fuller. Introduction to Statistical Time Series. Wiley 1976
Pruscha. Statistisches Methodenbuch. Kap. 9. Springer 2005.
Übungen
Leistungskriterium: Klausur am Mi. 31. Jan. 2007.(Erlaubt: ein Taschenrechner und ein DIN A4 Blatt mit doppelseitig handgeschriebenen Notizen)
Als Zulassung zur Klausur gelten 40 % der Übungspunkte (30 % bei Einzelbearbeitung)
Übungsblätter als pdf files hier:
Inhalt (vorläufig)
Kap. I Einführung1. Beispiele von ZRn 2. Komponentenmodell & Aufgaben der ZR-Analyse
Kap. II Trend- & Saison-Komponenten
1. Ausgleichspolynome 2. Gleitende Durchschnitte 3. Saisonkomponente 4. Differenzieren einer ZR
Kap. III Stationäre Prozesse
0. Exkurs: Hilbertraum-Theorie 1. Stationarität 2. Filter 3. ARMA-Prozesse
Kap. IV Spektralanalyse stationärer Prozesse
0. Exkurs: Fourieranalyse 1. Spektraldichten 2. Spektraldichten von ARMA-Prozesse
Kap. V Statistik im Zeitbereich
0. Exkurs: Grenzwertsätze 1. Zeitreihen-Mittelwerte 2. empirische Autokovarianz/-korrelation
3. Parameter in ARMA-Modellen
Kap. VI Statistik im Frequenzbereich
0. Exkurs: Fourierdarstellung einer ZR 1. Fourierkoeff. und Periodogramm 2. Periodogramm-Analyse
3. Spektraldichte-Schätzung
Kap. VII Modell-Diagnose und Prognose
1. Mittelwertkorrektur, ARIMA-Modelle 2. Modell-Identifikation 3. Lineare Prognose von ZRn
Kap. VIII ZRn mit bedingter Heteroskedastizität
1. ARCH/GARCH-Modelle 2. Strikte Stationarit"at