Lineare Versus Nichtlineare Modelle Fur Univariate Zeitreihen

Lineare Versus Nichtlineare Modelle Fur Univariate Zeitreihen Synopsis

In der Praxis der Zeitreihenanalyse ist die Anwendung linearer Autoregressiver-Moving-Average-Modelle zur Analyse und Prognose univariater Zeitreihen weit verbreitet. In den letzten Jahren wurden zunehmend Erweiterungen dieser Modelle zur Erfassung nichtlinearer Beziehungen in Zeitreihen diskutiert. Besondere Aufmerksamkeit galt hier den bilinearen, threshold-autoregressiven und exponentiell-autoregressiven Modellen. Zentraler Gegenstand dieses Buches sind Anwendungsmoeglichkeiten und Eigenschaften statistischer Tests, die der Diagnose linearer Autoregressiver-Moving-Average-Modelle dienen. Diese Testverfahren sollen die Entscheidung ermoeglichen, ob ein ausgewaehltes und geschaetztes Modell eine Zeitreihe adaequat beschreibt. Anderenfalls ist zu pruefen, ob der Uebergang zu einem modifizierten linearen Modell oder zu einem der oben genannten nichtlinearen Modelle erforderlich ist. Tests auf Nichtlinearitaet werden hinsichtlich ihrer Anwendungsmoeglichkeiten und Eigenschaften fuer Zeitreihen endlicher Laenge in einer Monte-Carlo-Studie untersucht.