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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2016Time efficient optimization of instance based problems with application to tone onset detectionBauer, Nadja; Friedrichs, Klaus; Weihs, Claus
2016A Bayesian heterogeneous coefficients spatial autoregressive panel data model of retail fuel duopoly pricingLeSage, James P.; Vance, Colin; Chih, Yao-Yu
2016Joint modeling of annual maximum precipitation across different duration levelsGräler, Benedikt; Fischer, Svenja; Schumann, Andreas
2016Tests for scale changes based on pairwise differencesGerstenberger, Carina; Vogel, Daniel; Wendler, Martin
2016On Wigner-Ville spectra and the unicity of time-varying quantile-based spectral densitiesBirr, Stefan; Dette, Holger; Hallin, Marc; Kley, Tobias; Volgushev, Stanislav
2016Heterogeneity of regional growth in the EU: A recursive partitioning approachWagner, Martin; Zeileis, Achim
2016Multiscale inference for multivariate deconvolutionEckle, Konstantin; Bissantz, Nicolai; Dette, Holger
2016Predictive, finite-sample model choice for time series under stationarity and non-stationarityKley, Tobias; Preuß, Philip; Fryzlewicz, Piotr
2016“Linear” fully modified OLS estimation of cointegrating polynomial regressionsStypka, Oliver; Grabarczyk, Peter; Kawka, Rafael; Wagner, Martin
2016A note on functional equivalence between intertemporal and multisectoral investment adjustment costsIvashchenko, Sergey; Mutschler, Willi
2016The environmental Kuznets curve for carbon dioxide emissions: A seemingly unrelated cointegrating polynomial regressions approachWagner, Martin; Grabarczyk, Peter
2016Integrated modified OLS estimation for cointegrating polynomial regressions - with an application to the environmental Kuznets curve for CO2 emissionsFrondel, Manuel; Grabarczyk, Peter; Wagner, Martin
2016Change point detection in autoregressive models with no moment assumptionsAkashi, Fumiya; Dette, Holger; Liu, Yan
2016A computational study of auditory models in music recognition tasks for normalhearing and hearing-impaired listenersFriedrichs, Klaus; Bauer, Nadja; Martin, Rainer; Weihs, Claus
2016A cointegrating polynomial regression analysis of the material Kuznets curve hypothesisFrondel, Manuel; Grabarczyk, Peter; Sommer, Stephan; Wagner, Martin
2016An asymptotic test on the stationarity of the varianceDehling, Herold; Fried, Roland; Wornowizki, Max
2016Trimmed likelihood estimators for stochastic differential equations with an application to crack growth analysis from photosMüller, Christine H.; Meinke, Stefan H.
2016A new method for adaptive spectral complexity reduction of music signalsKrymova, Ekaterina; Nagathil, Anil; Belomestny, Denis; Martin, Rainer
2016Change point estimation based on the Wilcoxon test in the presence of long-range dependenceBetken, Annika
2016Testing for change in stochastic volatility with long range dependenceBetken, Annika; Kulik, Rafal
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