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)
2009-08-12A new approach to optimal designs for models with correlated observationsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Zhigljavsky, Anatoly
2009-10-21A general approach to D-optimal designs for weighted univariate polynomial regression modelsDette, Holger; Trampisch, Matthias
2009-07-16Optimal designs for random effect models with correlated errors with applications in population pharmacokineticsDette, Holger; Holland-Letz, Tim; Pepelyshev, Andrey
2009-07-10Optimal designs for composed models in pharmacokinetic-pharmacodynamic experimentsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Wong, Weng K.
2009-07-15Optimal designs for the EMAX, log-linear and exponential modelBevanda, Mirjana; Bretz, Frank; Dette, Holger; Kiss, Christine
2009-07-04Optimal designs for trigonometric regression modelsDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
2009-07-01Asymptotic optimal designs under long-range dependence error structureDette, Holger; Leonenko, Nikolai; Pepelyshev, Andrey; Zhigljavsky, Anatoly
2009-06On the origins of high persistence in GARCH-modelsAzamo, Baudouin Tameze; Christou, Konstantinos; Krämer, Walter
2009-07-06Optimal designs for discriminating dose response models in toxicology studiesDette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Shpilev, Piter; Wong, Weng K.
2009-07-09A robust test for homoscedasticity in nonparametric regressionDette, Holger; Marchlewski, Mareen
2009-01A cautionary note on computing conditional from unconditional correlationsKaiser, Jonas; Krämer, Walter
2009-07-28A geometric characterization of c-optimal designs for regression models with correlated observationsDette, Holger; Holland-Letz, Tim; Pepelyshev, Andrey
2009-07-06Some comments on goodness-of-fit tests for the parametric form of the copula based on L^2-distancesBücher, Axel; Dette, Holger
2009-07-10Testing symmetry of a nonparametric bivariate regression functionBirke, Melanie; Dette, Holger; Stahljans, Kristin
2009-07A simple nonparametric test for structural change in joint tail probabilitiesKampen, Maarten van; Krämer, Walter
2009-07-01A fluctuation test for constant correlationArnold, Matthias; Wied, Dominik
2009-07Recursive estimation of piecewise constant volatilitiesDavies, Davies; Höhenrieder, Christian; Krämer, Walter
2009-08-20Optimal designs for estimating the slope in nonlinear regressionDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
2009Regression dependenceSiburg, Karl F.; Stoimenov, Pavel A.
2009-07-01Model checks for the volatility under microstructure noiseDette, Holger; Vetter, Mathias
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