Zeitreihenanalyse

Vorlesung und Übung

Erste Semesterhälfte

Vorlesung (Mittnik)

Dienstag 14 - 18 Uhr (Beginn: 20.04.2010), Geschwister-Scholl-Platz 1 (A) - A U117

Übung (A. Fuest)

Freitag 16 - 20 Uhr (Beginn: 23.04.2010), Geschwister-Scholl-Platz 1 (D) -  D Z007

Am 14.5. und 21.5. finden die Übungen im CIP-Pool im Erdgeschoss des Instituts für Statistik statt. Dazu wird eine Benutzerkennung benötigt, die, falls noch nicht vorhanden, bei Christa Jürgensonn (Raum 148) erhältlich ist.

Themen

1. Überblick
2. Grundzüge und Eigenschaften stochastischer Prozesse
3. Univariate ARIMA-Prozesse
4. Schätzung und Prognose von ARIMA-Modellen
5. Univariate GARCH-Modelle
6. Ausgewählte Aspekte: Long Memory und Fractional Differencing, Threshold-Modelle

Hörerkreis: 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.

Die erste Hälfte der Veranstaltung "Multivariate Time Series Analysis" entspricht der Veranstaltung "Multivariate Zeitreihen" (3 ECTS) für Statistiker, die zweite Hälfte kann als "Ausgewählte Gebiete der theoretischen Statistik" (3 ECTS) angerechnet werden.

Klausur:

Datum: 4. Juni 2010

Zeit: 16:30 - 18:30 Uhr
Ort:  Hörsaal  M018 HGB
Prüfungsdauer: 120 Minuten

Zugelassene Hilfsmittel: Taschenrechner, handgeschriebene Formelsammlung auf sechs DIN A4 Blättern (12 Seiten), keine Kopien und keine Ausdrucke erlaubt!

Anmeldung: Bitte melden Sie sich für die Klausur bis spätestens 28. Mai 2010 an. Schicken Sie dazu

eine E-Mail an Andreas Fuest, die Auskunft über Ihren Namen, Ihre Matrikelnummer, Studiengang und Fachsemester gibt.

Zur Klausur selbst bringen Sie bitte zwecks Identifikation Personalausweis und Studentenausweis mit!

Klausurergebnisse

Sofern Sie Einsicht in Ihre Klausur nehmen möchten, vereinbaren Sie hierzu bitte einen Termin per E-Mail.

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

 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
• R-Kurse im SoSe 2010 am Institut für Statistik:

     Statistische Software

     Programmieren mit Statistischer Software