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)
2010-02-16T09:23:15ZA copula-based nonparametric measure of regression dependenceDette, Holger; Siburg, Karl Friedrich; Stoimenov, Pavel A.
2010-02-08T14:40:40ZMCD-RoSIS - A robust procedure for variable selectionGather, Ursula; Guddat, Charlotte; Kuhnt, Sonja
2010-02-08T12:17:20ZBenchmarking evolutionary multiobjective optimization algorithmsMersmann, Olaf; Naujoks, Boris; Trautmann, Heike; Weihs, Claus
2010-02-02T10:40:37ZFixed, random, or something in between? A variant of HAUSMAN's specification test for panel data estimatorsFrondel, Manuel; Vance, Colin
2010-01-18T10:55:05ZNPUA: A new approach for the analysis of computer experimentsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey
2009-12-16T09:51:55ZOn robust Gaussian Graphical ModellingFried, Roland; Vogel, Daniel
2009-12-14T10:52:49ZBootstrap for the sample mean and for U-Statistics of stationary processesShapirov, Olimjon Sh.; Wendler, Martin
2009-12-14T10:37:55ZLaw of the iterated logarithm for U-statistics of weakly dependent observationsDehling, Herold; Wendler, Martin
2009-12-07T13:34:27ZDefault risk premia on government bonds in a quantitative macroeconomic modelJuessen, Falko; Linnemann, Ludger; Schabert, Andreas
2009-12-01T14:04:37ZA note on bootstrap approximations for the empirical copula processBücher, Axel; Dette, Holger
2009-11-24T12:43:40ZCombining regular and irregular histograms by penalized likelihoodGather, Ursula; Mildenberger, Thoralf; Rozenholc, Yves
2009-11-24T10:55:03ZStatistischer Qualitätsvergleich von KreditausfallprognosenBücker, Michael; Krämer, Walter
2009-10-16Model checks in inverse regression models with convolution-type operatorsBissantz, Nicolai; Dette, Holger; Proksch, Katharina
2009-10-02Understanding limit theorems for semimartingalesPodolskij, Mark; Vetter, Mathias
2009-09-28Testing model assumptions in functional regression modelsBücher, Axel; Dette, Holger; Wieczorek, Gabi
2009-09-24Optimal designs for multivariable spline modelsBiedermann, Stefanie; Dette, Holger; Woods, David C.
2009-10-09Scale checks in censored regressionDette, Holger; Heuchenne, Cédric
2009-09-16Generalized latin hypercube design for computer experimentsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey
2009-09-16Nonparametric quantile regression for twice censored dataDette, Holger; Volgushev, Stanislav
2009Multivariate quantiles and multiple-output regression quantilesHallin, Marc; Paindaveine, Davy; Siman, Miroslav
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