Sonderforschungsbereich (SFB) 823 : [581]

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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)
2017Optimal designs for enzyme inhibition kinetic modelsSchorning, Kirsten; Dette, Holger; Kettelhake, Katrin; Möller, Tilman
2017Combining cumulative sum change-point detection tests for assessing the stationarity of univariate time seriesBücher, Axel; Fermanian, Jean-David; Kojadinovic, Ivan
2017-09-01A nonparametric test for stationarity in functional time seriesvan Delft, Anne; Bagchi, Pramita; Characiejus, Vaidotas; Dette, Holger
2017Behavioral economics and energy conservation - a systematic review of nonprice interventions and their causal effectsAndor, Mark; Fels, Katja
2017A note on conditional versus joint unconditional weak convergence in bootstrap consistency resultsBücher, Axel; Kojadinovic, Ivan
2017Inference for heavy tailed stationary time series based on sliding blocksBücher, Axel; Segers, Johan
2017Die Gerechtigkeitslücke in der Verteilung der Kosten der Energiewende auf die privaten HaushalteFrondel, Manuel; Kutzschbauch, Ole; Sommer, Stephan; Traub, Stefan
2017The speed of transition revisitedNaevdal, Eric; Wagner, Martin
2017Consequentiality and the Willingness-To-Pay for Renewables: Evidence from GermanyAndor, Mark A.; Frondel, Manuel; Horvath, Marco
2017Relevant change points in high dimensional time seriesDette, Holger; Gösmann, Josua
2017Sequential detection of parameter changes in dynamic conditional correlation modelsPape, Katharina; Galeano, Pedro; Wied, Dominik
2017Fourier analysis of serial dependence measuresVan Hecke, Ria; Volgushev, Stanislav; Dette, Holger
2017Cointegration in singular ARMA modelsDeistler, Manfred; Wagner, Martin
2017Risk estimators for choosing regularization parameters in ill-posed problems - properties and limitationsLucka, Felix; Proksch, Katharina; Brune, Christoph; Bissantz, Nicolai; Burger, Martin; Dette, Holger; Wübbeling, Frank
2017Climate change, population ageing and public spending: Evidence on individual preferencesAndor, Mark; Schmidt, Christoph M.; Sommer, Stephan
2017Robust estimation of change-point locationGerstenberger, Carina
2017On MSE-optimal crossover designsNeumann, Christoph; Kunert, Joachim
2016Ordinal pattern dependence between hydrological time seriesFischer, Svenja; Schumann, Andreas; Schnurr, Alexander
2016A simple test for white noise in functional time seriesBagchi, Pramita; Characiejus, Vaidotas; Dette, Holger
2016A multivariate approach for onset detection using supervised classificationBauer, Nadja; Friedrichs, Klaus; Weihs, Claus
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