Titel Juni 2005
Titel:
Bernd Leiner; Einführung in die Zeitreihenanalyse; Oldenbourg 1991; ISBN 3-486-21906-5.
Inhalt:
Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Verzeichnis häufig verwendeter Symbole
Teil 1: Elementare Operationen im Zeitbereich
1. Kapitel: Einführung
2. Kapitel: Trendschätzung und Trendelimination
2.1. Trendfunktionstypen
2.2. Parameterschätzungen eines linearen Trends für die gesamte Zeitreihe
2.3 Parameterschätzungen eines linearen Trends für einen Stützbereich.
2.4 Parameterschätzungen eines Trendpolynoms 2. Grades für die gesamte Zeitreihe
2.5 Parameterschätzungen eines Trendpolynoms 3. Grades für die gesamte Zeitreihe.
2.6 Parameterschätzungen eines Trendpolynoms 3. (bzw. 2.)Grades für einen Stützbereich
2.7 Trendelimination mittels Differenzen..
2.8 Vergleich von Differenzen mit den Trendschätzungen eines Stützbereichs
2. 9. Trendschätzungen am aktuellen Rand eines Stützbereichs
2.10.Stützbereiche mit gerader Anzahl M von Elementen
2.11.Die variate-difference-Technik
3. Kapitel: Saisonbereinigung
3.1. Das Phasendurchschnittsverfahren
3.2. Die X11-Variante des Census-Verfahrens II
3.3. Das Berliner Verfahren
3.4. Weitere
Verfahren zur Saisonbereinigung
Teil 2: Der ARIMA-Ansatz
4. Kapitel: Grundkonzepte des ARIMA-Ansatzes
5. Kapitel: Autoregressive Prozesse
6. Kapitel: moving-average-Prozesse
7. Kapitel: Prozeßmischungen
Teil 3: Weitere Ansätze
8. Kapitel: exponential smoothing
9. Kapitel: Wiener-Filter
Kurzreferenz:
Es folgen zunächst im ersten Kapitel einige grundlegende Betrachtungen, sowie die elementare Zerlegung
einer Zeitreihe in die verschiedenen Komponenten. Im zweiten Kapitel bespricht der Autor einige elemen-
tare Trendmodellierungen und die zugehörigen Parameterschätzungen mittels Minimierung der Quadrate
der Residuen. Dies wird für Polynom-Modelle verschiedenen Grades sehr ausführlich dargestellt.
Im dritten Kapitel werden verschiedene Verfahren zur Saisonbereinigung vorgestellt. Hierbei handelt
es sich durchweg um Methoden, denen kein bestimmtes Modell zugrunde liegt. Vielmehr werden die
Daten nur aufbereitet, um geeignete Informationen zu gewinnen, insbesondere über Trends.
In Teil zwei (Kapitel 4 bis 7) wird die Zeitreihe vom Modell her, als stochastischer Prozess betrachtet.
Hierbei werden die Bedingungen für die Stationarität der Prozesse aufgezeigt. Schließlich werden noch
weitere Glättungsverfahren und Filter besprochen.
Lesbarkeit:
Dieses Buch wendet sich vor allem an Nichtmathematiker, und dürfte für diesen Personenkreis auch
hinreichend gut lesbar sein. Für Mathematiker, die mit dem Gegenstand überhaupt nicht vertraut sind,
kann es zur ersten Orientierung dienen, insbesondere der Teil 2.
Zielgruppe:
Wirtschaftswissenschaftler, Ökonomen, Bankfachleute.
Weitere Bücher zum Themenkreis:
Hier eine Auswahl von der Fülle von Büchern zu diesem Thema.
[1] P. J. Brockwell, R. A. Davis; Time Series: Theory and Methods; Springer 1991;
ISBN 0-387-97429-6. [Mehr theoretisch gegenüber [4]. Wird hier demnächst besprochen]
[2] Ulf Grenander, Murray Rosenblatt; Statistical Analysis of Stationary Time Series; Chelsea;
ISBN 0-8284-0320-1. [Klassiker zu diesem Thema]
[3] Christopher Chatfield; Analyse von Zeitreihen; Carl Hanser Verlag (deutsche Lizenzausgabe) 1982;
ISBN 3-446-13597-9. [Gute Einführung. Breiten Raum nimmt die Darstellung der beschreibenden
Techniken ein].
[4] P. J. Brockwell, R. A. Davis; Introduction to Time Series and Forecasting; Springer 2002;
ISBN 0-387-95351-5. (Incl. CD-Rom) [ Companion-Band zu [1], siehe Besprechung Vormonat]