Nichtstationarität in langzeitkorrelierten Prozessen

  • Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der statistischen Analyse lokalstationärer langzeitkorrelierter Zeitreihen. Bei vielen Anwendungen beobachtet man, dass die empirische Autokovarianzfunktion langsam abfällt und nicht absolut summierbar ist. Dieser Effekt kann bei stationären langzeitkorrelierten Prozessen oder aber auch bei nicht-stationären kurzzeitkorrelierten Prozessen auftreten. Daher ist es in der Zeitreihenanalyse ein wichtiges Problem zwischen diesen beiden Prozessklassen unterscheiden zu können. Um diese Frage bei vorliegenden Daten zu beantworten, enthält diese Arbeit zwei statistische Tests, die beide im Frequenzbereich operieren. In der Klasse der lokalstationären langzeitkorrelierten Prozesse wird in Kapitel 2 ein Test auf die Nullhypothese der Kurzzeitkorreliertheit und in Kapitel 3 ein Test auf Stationarität vorgestellt.

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Metadaten
Author:Kemal Sen
URN:urn:nbn:de:hbz:294-41586
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2014/08/22
Date of first Publication:2014/08/22
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik
Date of final exam:2014/05/23
Creating Corporation:Fakultät für Mathematik
GND-Keyword:Zeitreihenanalyse; Statistischer Test; Spektraldichte; Long-memory-Prozess; Parameterschätzung
Dewey Decimal Classification:Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht

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