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Band 34

Vektorautokorrelationen stochastischer Prozesse und die Spezifikation von ARMA-Modellen

Aus der Reihe Arbeiten zur Angewandten Statistik

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

10.12.1990

Verlag

Physica

Seitenzahl

171

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,1 cm

Gewicht

316 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-7908-0517-8

Beschreibung

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

10.12.1990

Verlag

Physica

Seitenzahl

171

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,1 cm

Gewicht

316 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-7908-0517-8

Herstelleradresse

Physica Verlag
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1 Vektorautokorrelationen stochastischer Prozesse.- 1.1 Der Begriff der Vektorautokorrelationen.- 1.1.1 Eigenschaften der Vektorautokorrelationen.- 1.1.2 Kovarianz- und Korrelationstafel stochastischer Prozesse.- 1.2 Vektorautokorrelationen und ARMA-Prozesse.- 1.2.1 Eigenschaften von ARMA-Prozessen.- 1.2.2 Charakterisierung von ARMA-Prozessen mit Hilfe der Vektorautokorrelationen.- 2 Stichprobenvektorautokorrelationen.- 2.1 Schätzung der Vektorautokorrelationen.- 2.2 Rekursionsformeln zur Berechnung der empirischen Vektorautokorrelationen.- 3 Asymptotische Verteilung der Stichprobenvektorautokorrelationen.- 3.1 Vorbemerkung.- 3.2 Herleitung der asymptotischen Verteilung.- 3.3 Ein Algorithmus zur konsistenten Schätzung der asymptotischen Standardabweichung der Stichprobenvektorautokorrelationen.- 3.3.1 Die Schätzung der asymptotischen Kovarianzmatrix der Stichproben-autokorrelationen.- 3.3.2 Die Schätzung der partiellen Ableitungen.- 3.3.3 Übersichtliche Darstellung des Algorithmus.- 3.4 Einige abschliessende Anmerkungen zur asymptotischen Verteilung der Stichprobenvektorkorrelationen im Falle eines ARMA(p,q)-Prozesses.- 4 Bootstrap-Schätzung der Verteilung der Stichprobenvektorautokorrelationen.- 4.1 Einführende Bemerkungen zum Bootstrap-Prinzip und zur Bootstrap-Inferenz.- 4.2 Schätzung der unbekannten Verteilungsfunktion der Zufallsschocks.- 4.3 Übersichtliche Darstellung des Bootstrap-Algorithmus zur Approximation der Verteilung der Stichprobenvektorautokorrelationen.- 4.4 Die Konsistenz der Bootstrap-Schätzung.- 4.5 Die asymptotische Validität des Verfahrens.- 5 Simulationen und Anwendungsbeispiele.- 5.1 Simulationen.- 5.1.1 Schätzung der Verteilung der Stichprobenvektorkorrektionen.- 5.1.2 Schätzung der Standardabweichung der Stichprobenvektorautokorrelationen und Modellidentifikation.- 5.1.2.1 Vorbemerkung — Fragestellung und Design einer kleinen Simulationsuntersuchung.- 5.1.2.2 Die Schätzung der Standardabweichung der Stichproben-vektorautokorrelationen.- 5.1.2.3 Hervorhebung der Struktur in der Korrelationstafel.- 5.1.3 Zusammenfassung.- 5.2 Anwendungsbeispiele.- 6 Erweiterungsmöglichkeiten des Ansatzes der Vektorautokorrelationen und seine Beziehung zu einigen neueren Ansätzen der Identifikation von ARMA Modellen.- 6.1 Einige Anmerkungen zu grenzstationären Prozesse.- 6.1.1 Vorbemerkung- Grenzstationäre Prozesse.- 6.1.2 Grenzautokorrelationen und Grenzautokorrelationsdeterminanten.- 6.1.3 Erweiterte Vektorautokorrelationen und grenzstationäre Prozesse.- 6.1.4 Beispiele.- 6.2 Kenngrößen einiger neuerer Verfahren zur Identifikation von ARMA Modellen und ihr Zusammenhang mit den Vektorautokorrelationen.- 6.2.1 Einige Vorbemerkungen zu den theoretischen Grundlagen.- 6.2.1.1 Die Ecken-Methode.- 6.2.1.2 Die Analyse der kleinsten kanonischen Korrelation.- 6.2.1.3 Die R- und S-Kenngrößen.- 6.2.1.4 Die generalisierten partiellen Autokorrelationen.- 6.2.1.5 Die verallgemeinerten Autokorrelationen.- 6.2.1.6 Die erweiterten Autokorrelationen.- Zusammenfassung.