Robuste Schatzung Von ARMA-Modellen Unter Verwendung Von Robust Geschatzten Autokovarianzen

Robuste Schatzung Von ARMA-Modellen Unter Verwendung Von Robust Geschatzten Autokovarianzen Synopsis

In den Wirtschaftswissenschaften treten empirische Daten haeufig in Form von Zeitreihen auf. Fuer ihre statistische Analyse haben sich die von Box und Jenkins vorgeschlagenen ARMA-Modelle bewaehrt. In der Praxis koennen die Daten aber oft nur gestoert beobachtet werden. Das Auftreten sog. Ausreisser beeinflusst die klassischen Methoden zur Zeitreihenanalyse derart, dass voellig unbrauchbare Ergebnisse resultieren. In dieser Arbeit werden nach einer Darstellung der klassischen Methoden und ihrer Beeinflussung durch Ausreisser zunaechst die Moeglichkeiten zur robusten Schaetzung der Autokovarianzfunktion aufgezeigt. Diese bilden die Grundlage fuer ein Verfahren zur robusten Schaetzung der Ordnung und der Koeffizienten von ARMA-Modellen. Die Brauchbarkeit dieses Verfahrens wird mit einer Monte-Carlo-Simulation und anhand empirischer Beispiele veranschaulicht.