Sonderforschungsbereich (SFB) 823 : [561]

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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)
2021Disaggregate consumption feedback and energy conservationGerster, Andreas; Andor, Mark A.; Goette, Lorenz
2021Bayesian analysis of reduced rank regression models using post-processingAßmann, Christian; Boysen-Hogrefe, Jens; Pape, Markus
2021Bargaining power and the labor share – a structural break approachKraft, Kornelius; Lammers, Alexander
2019The effects of reforming a federal employment agency on labor demandKraft, Kornelius; Lammers, Alexander
2021Locally stationary multiplicative volatility modellingWalsh, Christopher; Vogt, Michael
2021Digitalisierung und Nachhaltigkeit im Haushalts-, Gebäude- und Verkehrssektor: Ein kurzer ÜberblickFrondel, Manuel
2021Nonparametric and high-dimensional functional graphical modelsSolea, Eftychia; Dette, Holger
2021Weighted bootstrap consistency for matching estimators: The role of bias-correctionWalsh, Christopher; Jentsch, Carsten; Hossain, Shaikh Tanvir
2021Climate policy in times of the corona pandemic: Empirical evidence from GermanyFrondel, Manuel; Kussel, Gerhard; Larysch, Tobias; Osberghaus, Daniel
2021Robust inference under timevarying volatility: A real-time evaluation of professional forecastersDemetrescu, Matei; Hanck, Christoph; Kruse, Robinson
2021Nearest neighbor matching: Does the M-out-of-N bootstrap work when the naive bootstrap fails?Walsh, Christopher; Jentsch, Carsten; Hossain, Shaikh Tanvir
2021Reproducing kernel Hilbert spaces, polynomials and the classical moment problemsDette, Holger; Zhigljavsky, Anatoly
2021Model order selection for cascade autoregressive (CAR) modelsKöhler, Steffen
2021Optimal designs for comparing regression curves - dependence within and between groupsSchorning, Kirsten; Dette, Holger
2021Soziale Normen und der Emissionsausgleich bei Flügen: Evidenz für deutsche HaushalteEßer, Jana; Frondel, Manuel; Sommer, Stephan
2020Reducing vehicle cold start emissions through carbon pricing: Evidence from GermanyFrondel, Manuel; Marggraf, Clemens; Sommer, Stephan; Vance, Colin
2020Accurate and (almost) tuning parameter free inference in cointegrating regressionsReichold, Karsten; Jentsch, Carsten
2020Monetary policy and the stock market - A partly recursive SVAR estimatorKeweloh, Sascha Alexander; Seepe, Andre
2020“The mother of all political problems?” On asylum seekers and electionsTomberg, Lukas; Smith Stegen, Karen; Vance, Colin
2020Determining the efficiency of residential electricity consumptionAndor, Mark A.; Bernstein, David H.; Sommer, Stephan
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