Sonderforschungsbereich (SFB) 823 : [510]

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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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Issue DateTitleAuthor(s)
2019Equivalence tests for binary efficacy-toxicity responsesMöllenhoff, Kathrin; Dette, Holger; Bretz, Frank
2019Convergence of spectral density estimators in the locally stationary frameworkKawka, Rafael
2019Steuer versus Emissionshandel: Optionen für die Ausgestaltung einer CO2-BepreisungFrondel, Manuel
2019Cognitive reflection and the valuation of energy efficiencyAndor, Mark A.; Frondel, Manuel; Gerster, Andreas; Sommer, Stephan
2019Two-sample tests for relevant differences in the eigenfunctions of covariance operatorsAue, Alexander; Dette, Holger; Rice, Gregory
11-Sep-2019A generalized method of moments estimator for structural vector autoregressions based on higher momentsKeweloh, Alexander Sascha
2019Efficient model-based bioequivalence testingMöllenhoff, Kathrin; Loingeville, Florence; Bertrand, Julie; Nguyen, Thu Thuy; Sharan, Satish; Sun, Guoying; Grosser, Stella; Zhao, Liang; Fang, Lanyan; Mentré, France; Dette, Holger
2019A note on Herglotz’s theorem for time series on function spacesvan Delft, Anne; Eichler, Michael
2019Testing for stationarity of functional time series in the frequency domainAue, Alexander; van Delft, Anne
2019A note on quadratic forms of stationary functional time series under mild conditionsvan Delft, Anne
2019Sampling distributions of optimal portfolio weights and characteristics in low and large dimensionsBodnar, Taras; Dette, Holger; Parolya, Nestor; Thorsén, Erik
2019Identifying shifts between two regression curvesDette, Holger; Sankar Dhar, Subhra; Wu, Weichi
2019Prediction in regression models with continuous observationsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Zhigljavsky, Anatoly
2019Volatility forecasting accuracy for BitcoinKöchling, Gerrit; Schmidtke, Philipp; Posch, Peter N.
2019Optimal designs for estimating individual coefficients in polynomial regression with no interceptDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
2019Financial risk measures for a network of individual agents holding portfolios of lighttailed objectsKlüppelberg, Claudia; Seifert, Miriam Isabel
2019A new approach for open-end sequential change point monitoringGösmann, Josua; Kley, Tobias; Dette, Holger
2019Wirtschaftliche Aktivität und Emissionen: Die UmweltkuznetskurveWagner, Martin; Knorre, Fabian
2019Limit theorems for locally stationary processesKawka, Rafael
2019Some explicit solutions of c-optimal design problems for polynomial regressionDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
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