Sonderforschungsbereich (SFB) 823 : [529]

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Statistical modelling of nonlinear dynamic processes

Im Zentrum des SFB stehen zeitvariable dynamische Prozesse in den Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften. Die statistische Modellbildung in diesen Bereichen sieht sich mit vielfältigen intervenierenden Variablen und komplexen Prozessen mit zum Teil unübersichtlichen Abhängigkeiten konfrontiert, die sich mit konventionellen Modellen nicht beschreiben lassen. Ein Beispiel: In der aktuellen Finanzkrise haben fast alle ökonomischen Modelle bei Diagnose und Prognose versagt. Während 2007 in ruhigeren Börsenzeiten die Aktienmärkte unterschiedliche Entwicklungen und Trends zeigten, riss 2008 die Krise nahezu alle ins Minus, mit nahezu prozentual gleichen Verlusten. Wieso nehmen internationale Kapitalmarktabhängigkeiten in wirtschaftlichen Abschwungphasen drastisch zu? Und wie ist zu erklären, dass die jeweiligen Märkte in Aufschwungphasen nicht diese simultane Kursausschläge zeigen? Die abrupten und/oder graduellen Änderungen - die so genannten Strukturbrüche - zu finden und zu quantifizieren, ist das wichtigste Ziel der Wissenschaftler im neuen SFB.

Und diese Probleme beschränken sich keineswegs auf die Wirtschaft. ähnliche Probleme existieren auch in den Ingenieurwissenschaften. So ist beispielsweise bei der Blechumformung oder Betonverarbeitung nicht davon auszugehen, das Variablen im Prozess immer konstant ihren Einfluss ausüben, sondern es auch hier zu Strukturbrüchen kommt, die in die statistische Modellbildung einfließen müssen.

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2020Detecting relevant differences in the covariance operators of functional time series - a sup-norm approachDette, Holger; Kokot, Kevin
2020Dekarbonisierung bis zum Jahr 2050? Klimapolitische Maßnahmen und Energieprognosen für Deutschland, Österreich und die SchweizFrondel, Manuel; Thomas, Tobias
2020Sequential change point detection in high dimensional time seriesGösmann, Josua; Stoehr, Christina; Dette, Holger
2020A distribution free test for changes in the trend function of locally stationary processesHeinrichs, Florian; Dette, Holger
2020K-sign depth: From asymptotics to efficient implementationMalcherczyk, Dennis; Leckey, Kevin; Müller, Christine H.
2020Powerful generalized sign tests based on sign depthLeckey, Kevin; Malcherczyk, Dennis; Müller, Christine H.
2020Market premia for renewables in Germany: The effect on electricity pricesFrondel, Manuel; Kaeding, Matthias; Sommer, Stephan
2020Efficient tests for bio-equivalence in functional dataDette, Holger; Kokot, Kevin
2020Pivotal tests for relevant differences in the second order dynamics of functional time seriesvan Delft, Anne; Dette, Holger
2020Quantifying deviations from separability in space-time functional processesDette, Holger; Dierickx, Gauthier; Kutta, Tim
2020Design admissibility and de la Garza phenomenon in multi-factor experimentsDette, Holger; Liu, Xin; Yue, Rong-Xian
2020CO2-Bepreisung in den Sektoren Verkehr und Wärme: Optionen für eine sozial ausgewogene AusgestaltungFrondel, Manuel
2020Tests based on sign depth for multiple regressionHorn, Melanie; Müller, Christine H.
2020An asymptotic test for constancy of the variance under short-range dependenceSchmidt, Sara; Wornowizki, Max; Fried, Roland; Dehling, Herold
2020Statistical inference for high dimensional panel functional time seriesZhou, Zhou; Dette, Holger
2020Are deviations in a gradually varying mean relevant? A testing approach based on sup-norm estimatorsBücher, Axel; Dette, Holger; Heinrichs, Florian
2020Explicit results on conditional distributions of generalized exponential mixturesKlüppelberg, Claudia; Seifert, Miriam Isabel
2020Prediction in locally stationary time seriesDette, Holger; Wu, Weichi
2019Detecting structural breaks in eigensystems of functional time seriesDette, Holger; Kutta, Tim
2019Equivalence tests for binary efficacy-toxicity responsesMöllenhoff, Kathrin; Dette, Holger; Bretz, Frank
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