Seminar für Finanzökonometrie
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Zeitreihenanalyse

Vorlesung und Übung

Erste Semesterhälfte

Vorlesung (Wohlrabe)

Dienstag 14 - 18 Uhr (Beginn: 03.05.2011), Edmund-Rumpler-Strasse 9 - Raum 027

Übung (A. Fuest)

Freitag 16 - 20 Uhr (Beginn: 06.05.2011), Geschwister-Scholl-Platz 1 (A) -  A U115

Die Nachholklausur findet am 24.10.2011, 18:15 - 20:15 Uhr im Raum 007 (Schellingstr. 3) statt.

 

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: Freitag, 10. Juni 2011
Zeit: 8:00 - 10:00 Uhr
Ort: M 018  (Hauptgebäude)
Prüfungsdauer: 120 Minuten


Zugelassene Hilfsmittel: Taschenrechner, handgeschriebene Formelsammlung auf zwei DIN A4 Blättern (vier Seiten), keine Kopien und keine Ausdrucke erlaubt!
Anmeldung:  Bitte melden Sie sich für die Klausur bis spätestens 3. Juni 2011 an.

Senden Sie dazu eine E-Mail schicken an andreas.fuest@stat.uni-muenchen.de 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!

Bitte beachten Sie: Die Anmeldung dient ausschließlich organisatorischen Zwecken und entbindet nicht von der Anmeldepflicht bei den entsprechenden Prüfungsämtern, sofern eine solche Vorschrift besteht.

 

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

     Statistische Software

     Programmieren mit Statistischer Software

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Übungsblätter

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