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)
2020Efficient tests for bio-equivalence in functional dataDette, Holger; Kokot, Kevin
2020Quantifying deviations from separability in space-time functional processesDette, Holger; Dierickx, Gauthier; Kutta, Tim
2020Design admissibility and de la Garza phenomenon in multi-factor experimentsDette, Holger; Liu, Xin; Yue, Rong-Xian
2020CO2-Bepreisung in den Sektoren Verkehr und Wärme: Optionen für eine sozial ausgewogene AusgestaltungFrondel, Manuel
2020Tests based on sign depth for multiple regressionHorn, Melanie; Müller, Christine H.
2020An asymptotic test for constancy of the variance under short-range dependenceSchmidt, Sara; Wornowizki, Max; Fried, Roland; Dehling, Herold
2020Statistical inference for high dimensional panel functional time seriesZhou, Zhou; Dette, Holger
2020Are deviations in a gradually varying mean relevant? A testing approach based on sup-norm estimatorsBücher, Axel; Dette, Holger; Heinrichs, Florian
2020Explicit results on conditional distributions of generalized exponential mixturesKlüppelberg, Claudia; Seifert, Miriam Isabel
2020Prediction in locally stationary time seriesDette, Holger; Wu, Weichi
2019Detecting structural breaks in eigensystems of functional time seriesDette, Holger; Kutta, Tim
2019Equivalence tests for binary efficacy-toxicity responsesMöllenhoff, Kathrin; Dette, Holger; Bretz, Frank
2019Convergence of spectral density estimators in the locally stationary frameworkKawka, Rafael
2019Steuer versus Emissionshandel: Optionen für die Ausgestaltung einer CO2-BepreisungFrondel, Manuel
2019Cognitive reflection and the valuation of energy efficiencyAndor, Mark A.; Frondel, Manuel; Gerster, Andreas; Sommer, Stephan
2019Two-sample tests for relevant differences in the eigenfunctions of covariance operatorsAue, Alexander; Dette, Holger; Rice, Gregory
2019-09-11A generalized method of moments estimator for structural vector autoregressions based on higher momentsKeweloh, Alexander Sascha
2019Efficient model-based bioequivalence testingMöllenhoff, Kathrin; Loingeville, Florence; Bertrand, Julie; Nguyen, Thu Thuy; Sharan, Satish; Sun, Guoying; Grosser, Stella; Zhao, Liang; Fang, Lanyan; Mentré, France; Dette, Holger
2019A note on Herglotz’s theorem for time series on function spacesvan Delft, Anne; Eichler, Michael
2019Testing for stationarity of functional time series in the frequency domainAue, Alexander; van Delft, Anne
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