Detecting deviations from stationarity
- Die vorliegende Arbeit untersucht die Fragestellung, ob eine beobachtete Zeitreihe als stationär angenommen werden kann. Die entwickelten Verfahren zur Aufdeckung von Abweichungen von der Stationaritätsannahme erlauben es, verschiedene Alternativen zu erkennen. Im ersten Teil der Arbeit wird zunächst ein Testverfahren entwickelt, das es erlaubt die Existenz von Strukturbrüchen zu überprüfen. Im Anschluss wird eine algorithmische Methode zur Identifizierung stationärer Segmente vorgestellt, die konsistente Schätzer für die Anzahl und Lokalisierung von Strukturbrüchen liefert. In einem zweiten Teil der Arbeit wird ein konsistenter Test entwickelt, der es ermöglicht, die Stationaritätshypothese in der Klasse lokal stationärer Zeitreihen zu überprüfen. Die vorgeschlagenen Verfahren werden hinsichtlich ihrer theoretischen Eigenschaften analytisch untersucht und ihre Anwendbarkeit wird in Simulationsstudien demonstriert.
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| Author: | Ruprecht PuchsteinGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-41591 |
| Referee: | Holger DetteORCiDGND, Herold DehlingGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | English |
| Date of Publication (online): | 2014/08/25 |
| Date of first Publication: | 2014/08/25 |
| 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: | Zeitreihe; Empirischer Prozess; Bootstrap-Statistik; Nichtparametrische Statistik; Monte-Carlo-Simulation |
| Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik |
| faculties: | Fakultät für Mathematik |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
