Zeitreihenanalyse
Vorlesung und Übung
erste Semesterhälfte - bis 04.06.2013
Vorlesung (K. Wohlrabe)
Dienstags, 14 - 18 Uhr c.t., Amalienstr. 73a, Raum 218
Übung (A. Fuest)
Freitags 16 - 20 Uhr c.t., Theresienstraße 39 (B) - Raum B 046
Link zur Homepage der Übung
Vorlesung und Übung werden auf Englisch gehalten.
Benutzername und Passwort erhalten Sie in der Vorlesung und in der Übung
Skript zur Vorlesung
Für den Download des Skripts benötigen Sie nur das Passwort! Das Skript wird jeweils ergänzt und die aktuelle Fassung u.a. veröffentlicht:
Aktuell:
Die Nachholklausur findet am 25.10.2013, 10:00 - 12:00 Uhr, Geschw.-Scholl-Pl. 1 (M) - M 105, statt.
Ameldeverfahren: Eine Anmeldung zur Klausur ist notwendig. Bitte dazu bis zum 15.10.2013 dieses Formular ausfüllen und als Excel-Datei per E-Mail an Frau Brunner schicken: martina.brunner@stat.uni-muenchen.de
Themen
- Überblick
- Grundzüge und Eigenschaften stochastischer Prozesse
- Univariate ARIMA-Prozesse
- Schätzung und Prognose von ARIMA-Modellen
- Univariate GARCH-Modelle + Erweiterungen
- Ausgewählte Aspekte: Long Memory und Fractional Differencing, Threshold-Modelle
Zielgruppe: Fortgeschrittene Bachelor- sowie Master-Studierende der VWL, BWL, Statistik, Mathematik, Informatik.
Vorkenntnisse: Solide Mathematikkenntnisse (Analysis und lineare Algebra), Grundkenntnisse in Ökonometrie (Ökonometrie I) oder Statistik (Lineare Modelle).
Leistungsnachweis: Klausur in der Mitte des Semesters, Schein bzw. 6 ECTS-Credits.
Klausur (6 ECTS):
Datum: Donnerstag, 06.06.2013
Zeit: 8:00 - 09.30
Ort: Schellingstr. 3 (S) VG. - 003
Ameldeverfahren: Eine Anmeldung zur Klausur ist notwendig. Bitte dazu bis zum 02.06.2013 dieses Anmeldeformular ausfüllen und als Excel-Datei per E-Mail an Frau Brunner schicken: martina.brunner@stat.uni-muenchen.de
Prüfungsdauer: 90 Minuten
Zugelassene Hilfsmittel: Taschenrechner, handgeschriebene Formelsammlung auf einem DIN A4 Blatt (2 Seiten), keine Kopien und sonstigen Ausdrucke erlaubt!
Zur Identifikation bitte Personalausweis und Studentenausweis mitnehmen!
Literatur
- Shumway, R. H., Stoffer, D. S., Time Series Analysis and Its Applications (2nd edition), New York: Springer-Verlag, 2006
- Brockwell, P.J., Davis, R.A., Introduction to Time Series and Forecasting (2nd edition), New York: Springer-Verlag, 2002
- Brockwell, P.J., Davis, R.A., Time Series: Theory and Methods (2nd edition), New York:Springer-Verlag, 1987
- Hamilton, J.D., Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994
- Tsay, R.S., Analysis of Financial Time Series (2nd edition), Wiley-Interscience, 2005
- Tsay, R.S., An Introduction to Analysis of Financial Data with R, Wiley, 2013
R-Links
- Allgemeine Informationen zu R: The R Project for Statistical Computing
- Download und Installieren von R: The Comprehensive R Archive Network (CRAN)
- Hilfeseiten zu R: R Help, siehe vor allem Link zu R Coding Conventions
- Editor für R: Tinn-R