Zeitreihenanalyse

Vorlesung und Übung

erste Semesterhälfte - bis 26. Mai 2015

Termine

Vorlesung	Dienstag (ab 14.04)	14 - 18 Uhr c.t.	M 110	Geschw.-Scholl-Pl. 1	K. Wohlrabe
Übung I	Montag (ab 20.04)	16 - 20 Uhr s.t.	E 216	Geschw.-Scholl-Pl. 1	M. Kurz
Übung II	Freitag (ab 17.04)	16 - 20 Uhr s.t.	K 401	Amalienstr. 52	A. Fuest

Für die Übung bieten wir zwei Termine zur Wahl an (der Inhalt ist derselbe).

Vorlesung und Übung werden auf Englisch gehalten.

Informationen und Lehrmaterialien zur Übung

Diese werden in Moodle zur Verfügung gestellt: Moodle-Kurs Zeitreihen.

Die Anleitung für Ihre Moodle Registrierung finden Sie hier.

Das Passwort zur Einschreibung in den Kurs erhalten Sie in der Vorlesung und in der Übung.

Skript zur Vorlesung

Für den Download des Skripts benötigen Sie ebenfalls o.a. Passwort! Das Skript wird jeweils ergänzt und die aktuelle Fassung hier veröffentlicht.

• Skript 1_14.04.2015
• Data-Sets_14.04.2015
• Skript 2_21.04.2015
• Skript 3_28.04.2015
• Skript 4_05.05.2015
• Skript 5  12.05.2015
• Skript 6  22.05.2015

Zeitplan

Tue. 14-Apr-2015, 2 p.m. - 6 p.m.	Lecture	K. Wohlrabe
Fri. 17-Apr-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 1	A. Fuest
Mon. 20-Apr-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 1	A. Fuest
Tue. 21-Apr-2015, 2 p.m. - 6 p.m.	Lecture	K. Wohlrabe
Fri. 24-Apr-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 2	M. Kurz
Mon. 27-Apr-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 2	M. Kurz
Tue. 28-Apr-2015, 2 p.m. - 6 p.m.	Lecture	K. Wohlrabe
Fri. 01-May-2015	Feiertag
Mon. 04-May-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 3	M. Kurz
Tue. 05-May-2015, 2 p.m. - 6 p.m.	Lecture	K. Wohlrabe
Fri. 08-May-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 3	M. Kurz
Mon. 11-May-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 4	M. Kurz
Tue. 12-May-2015, 2 p.m. - 6 p.m.	Lecture	K. Wohlrabe
Fri. 15-May-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 4	M. Kurz
Mon. 18-May-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 5	A. Fuest
Tue. 19-May-2015, 2 p.m. - 6 p.m.	Exercise Session: Sheet 5	A. Fuest
Fri. 22-May-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Lecture	K. Wohlrabe
Mon. 25-May-2015	Feiertag
Tue. 26-May-2015	Feiertag
Fri. 29-May-2015, 4 p.m. - 8 p.m.	Exercise Session: Sheet 6	A. Fuest

 

 

Themen

1. Überblick
2. Grundzüge und Eigenschaften stochastischer Prozesse
3. Univariate ARIMA-Prozesse
4. Schätzung und Prognose von ARIMA-Modellen
5. Univariate GARCH-Modelle + Erweiterungen
6. 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 (Nachtermin; 6 ECTS):

Datum: Freitag, 23.10.2015

Zeit: 10:00 - 12:00 Uhr

Ort: Raum B 106, Geschwister-Scholl-Platz 1

Klausur (6 ECTS):

Datum: Montag, 01.06.2015

Zeit: 18:00 - 20:00 Uhr

Ort: Raum C 123, Theresienstr. 41

Ameldeverfahren: Eine Anmeldung zur Klausur ist notwendig. Bitte dazu bis zum xx.xx.xx das Anmeldeformular in Moodle ausfüllen.

Prüfungsdauer: 120 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