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)
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2016Efficient global optimization: Motivation, variations and applicationsWeihs, Claus; Herbrandt, Swetlana; Bauer, Nadja; Friedrichs, Klaus; Horn, Daniel
2016On the method of probability weighted moments in regional frequency analysisLilienthal, Jona; Kinsvater, Paul; Fried, Roland
2016Multiscale inference for multivariate deconvolutionEckle, Konstantin; Bissantz, Nicolai; Dette, Holger
2016Consumer inattention, heuristic thinking and the role of energy labelsAndor, Mark; Gerster, Andreas; Sommer, Stephan
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2016Optimal discrimination designs for semi-parametric modelsDette, Holger; Guchenko, Roman; Melas, Viatcheslav; Wong, Weng Kee
2016The impact of disclosure obligations on executive compensation - A policy evaluation using quantile treatment estimatorsDyballa, Katharina; Kraft, Kornelius
2016Best linear unbiased estimators in continuous time regression modelsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Zhigljavsy, Anatoly
2016Regularization parameter selection in indirect regression by residual based bootstrapBissantz, Nicolai; Chown, Justin; Dette, Holger
2016The effect of intraday periodicity on realized volatility measuresDette, Holger; Golosnoy, Vasyl; Kellermann, Janosch
2016Switching on electricity demand response: Evidence for German householdsFrondel, Manuel; Kussel, Gerhard
2016'Change in space’-point estimation, Part I: Lower bound for rates of consistencyBrauer, Marcel; Rohde, Angelika
2016New backtests for unconditional coverage of the expected shortfallLöser, Robert; Wied, Dominik; Ziggel, Daniel
2016Efficient estimation of the error distribution function in heteroskedastic nonparametric regression with missing dataChown, Justin
2016Detecting heteroskedasticity in nonparametric regression using weighted empirical processesChown, Justin; Müller, Ursula U.
2016Nonparametric inference of gradual changes in the jump behaviour of time-continuous processesHoffmann, Michael; Vetter, Mathias; Dette, Holger
2016Higher-order statistics for DSGE modelsMutschler, Willi
2016Weak convergence of a pseudo maximum likelihood estimator for the extremal indexBerghaus, Betina; Bücher, Axel
2016Low-frequency estimation of continuous-time moving average Lévy processesBelomestny, Denis; Panov, Vladimir; Woerner, Jeannette H. C.
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