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)
2014-04-17Zahlungsbereitschaft für grünen Strom: Die Kluft zwischen Wunsch und WirklichkeitAndor, Mark A.; Frondel, Manuel; Vance, Colin
2014-04-08Robust estimation of (partial) autocorrelationDürre, Alexander; Fried, Roland; Liboschik, Tobias
2014-04-08Detecting relevant changes in time series modelsDette, Holger; Wied, Dominik
2014-03-26Workers’ participation in wage setting and opportunistic behaviorFranke, Jörg; Gurtoviy, Ruslan; Mertins, Vanessa
2014-03-25Bootstrap for dependent Hilbert space-valued random variables with application to von Mises statisticsDehling, Herold; Sharipov, Olimjon Sh.; Wendler, Martin
2014-03-21So sehen Sieger aus: Evidenz für die 1. Deutsche Fußball- LigaFrondel, Manuel; Schubert, Stefanie
2014-03-13E-optimal designs for second order response surface modelsDette, Holger; Grigoriev, Yuri
2014-03-07Optimal renewable-energy subsidiesAndor, Mark; Voss, Achim
2014-01-31Quantile spectral processesKley, Tobias; Volgushev, Stanislav; Dette, Holger; Hallin, Marc
2014-01-17A score-test on measurement errors in rating transition timesVoß, Sebastian; Weißbach, Rafael
2014-01-17Measuring asymmetryFrondel, Manuel; Vance, Colin
2014-01-14Confidence regions for images observed under the Radon transformBissantz, Nicolai; Holzmann, Hajo; Proksch, Katharina
2014-01-14On confidence bands for multivariate nonparametric regressionProksch, Katharina
2013-12-18Detecting long-range dependence in non-stationary time seriesPreuß, Philip; Sen, Kemal; Dette, Holger
2013-12-18Optimal crossover designs in a model with self and mixed carryover effects with correlated errorsWilk, Adrian; Kunert, Joachim
2013-12-16Reaction times of monitoring schemes for ARMA time seriesAue, Alexander; Dienes, Christopher; Fremdt, Stefan; Steinebach, Josef G.
2013-12-16Functional data analysis with increasing number of projectionsFremdt, Stefan; Horváth, Lajos; Kokoszka, Piotr; Steinebach, Josef G.
2013-12-16Page’s sequential procedure for change-point detection in time series regressionFremdt, Stefan
2013-12-10Estimation of the bispectrum for locally stationary processesPaparoditis, Efstathios; Preuß, Philip
2013-11-29Extreme value copula estimation based on block maxima of a multivariate stationary time seriesBücher, Axel; Segers, Johan
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