Sonderforschungsbereich (SFB) 823 : [493]

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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)
2019Limit theorems for locally stationary processesKawka, Rafael
2019Some explicit solutions of c-optimal design problems for polynomial regressionDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
2019On scale estimation under shifts in the meanAxt, Ieva; Fried, Roland
2019Optimal designs for model averaging in non-nested modelsAlhorn, Kira; Dette, Holger; Schorning, Kirsten
2019WTA-WTP disparity: The role of perceived realism of the valuation settingFrondel, Manuel; Sommer, Stephan; Tomberg, Lukas
2019Employee representation and innovation – disentangling the effect of legal and voluntary representation institutions in GermanyKraft, Kornelius; Lammers, Alexander
2019Equivalence of regression curves sharing common parametersMöllenhoff, Kathrin; Bretz, Frank; Dette, Holger
2019The empirical process of residuals from an inverse regressionKutta, Tim; Bissantz, Nicolai; Chown, Justin; Dette, Holger
2018Generalized sign tests based on sign depthLeckey, Kevin; Malcherczyk, Dennis; Müller, Christine H.
2018A generalized method of moments estimator for structural vector autoregressions based on higher momentsKeweloh, Alexander Sascha
2018Optimal designs for series estimation in nonparametric regression with correlated dataDette, Holger; Schorning, Kirsten; Konstantinou, Maria
2018Goodness-of-fit testing the error distribution in multivariate indirect regressionChown, Justin; Bissantz, Nicolai; Dette, Holger
2018A similarity measure for second order properties of non-stationary functional time series with applications to clustering and testingvan Delft, Anne; Dette, Holger
2018Aliasing effects for random fields over spheres of arbitrary dimensionDurastanti, Claudio; Patschkowski, Tim
2018Increased market transparency in Germany’s gasoline market: The death of rockets and feathers?Frondel, Manuel; Horvath, Marco; Vance, Colin; Kihm, Alexander
2018Statistical analysis of the lifetime of diamond impregnated tools for core drilling of concreteMalevich, Nadja; Müller, Christine H.; Kansteiner, Michael; Biermann, Dirk; Ferreira, Manuel; Tillmann, Wolfgang
2018Detection of anomalous sequences in crack data of a bridge monitoringAbbas, Sermad; Fried, Roland; Heinrich, Jens; Horn, Melanie; Jakubzik, Mirko; Kohlenbach, Johanna; Maurer, Reinhard; Michels, Anne; Müller, Christine H.
2018Multiscale change point detection for dependent dataDette, Holger; Schüler, Theresa; Vetter, Mathias
2018Panel cointegrating polynomial regressions: Group-mean fully modified OLS estimation and inferenceWagner, Martin; Reichold, Karsten
2018Consistency for the negative binomial regression with fixed covariateWeißbach, Rafael; Radloff, Lucas
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