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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2016Model robust designs for survival trialsKonstantinou, Maria; Biedermann, Stefanie; Kimber, Alan
2016Residual-based inference on moment hypotheses, with an application to testing for constant correlationDemetrescu, Matei; Wied, Dominik
2016Assessing the similarity of dose response and target doses in two non-overlapping subgroupsBretz, Frank; Möllenhoff, Kathrin; Dette, Holger; Liu, Wei; Trampisch, Matthias
2016Conditional heavy-tail behavior with applications to precipitation and river flow extremesKinsvater, Paul; Fried, Roland
2016Modeling of Gibbs energies of pure elements down to 0K using segmented regressionRoslyakova, Irina; Sundmann, Bo; Dette, Holger; Zhang, Lijun; Steinbach, Ingo
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2016Estimation methods for the LRD parameter under a change in the meanRooch, Aeneas; Zelo, Ieva; Fried, Roland
2016Germany’s Energiewende: A tale of increasing costs and decreasing willingness-to-payAndor, Mark A.; Frondel, Manuel; Vance, Colin
2016Adaptive grid semidefinite programming for finding optimal designsDuarte, Belmiro P.M.; Wong, Weng Kee; Dette, Holger
2016Beyond inequality: A novel measure of skewness and its propertiesKrämer, Walter; Dette, Holger
2016BaPreStoPro: an R package for Bayesian prediction of stochastic processesHermann, Simone
2016Bayesian prediction for stochastic processesHermann, Simone
2016Asymmetry and performance metrics for equity returnsBowden, Roger J.; Posch, Peter N.; Ullmann, Daniel
2016Dual disadvantage and dispersion dynamics for income distributionsBowden, Roger J.; Posch, Peter N.; Ullmann, Daniel
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