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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ErscheinungsdatumTitelBeteiligte Person(en)
2019A note on quadratic forms of stationary functional time series under mild conditionsvan Delft, Anne
2019Sampling distributions of optimal portfolio weights and characteristics in low and large dimensionsBodnar, Taras; Dette, Holger; Parolya, Nestor; Thorsén, Erik
2019Identifying shifts between two regression curvesDette, Holger; Sankar Dhar, Subhra; Wu, Weichi
2019Prediction in regression models with continuous observationsDette, Holger; Pepelyshev, Andrey; Zhigljavsky, Anatoly
2019Volatility forecasting accuracy for BitcoinKöchling, Gerrit; Schmidtke, Philipp; Posch, Peter N.
2019Optimal designs for estimating individual coefficients in polynomial regression with no interceptDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
2019Financial risk measures for a network of individual agents holding portfolios of lighttailed objectsKlüppelberg, Claudia; Seifert, Miriam Isabel
2019A new approach for open-end sequential change point monitoringGösmann, Josua; Kley, Tobias; Dette, Holger
2019Wirtschaftliche Aktivität und Emissionen: Die UmweltkuznetskurveWagner, Martin; Knorre, Fabian
2019Limit theorems for locally stationary processesKawka, Rafael
2019Some explicit solutions of c-optimal design problems for polynomial regressionDette, Holger; Melas, Viatcheslav B.; Shpilev, Petr
2019On scale estimation under shifts in the meanAxt, Ieva; Fried, Roland
2019Optimal designs for model averaging in non-nested modelsAlhorn, Kira; Dette, Holger; Schorning, Kirsten
2019WTA-WTP disparity: The role of perceived realism of the valuation settingFrondel, Manuel; Sommer, Stephan; Tomberg, Lukas
2019Employee representation and innovation – disentangling the effect of legal and voluntary representation institutions in GermanyKraft, Kornelius; Lammers, Alexander
2019Equivalence of regression curves sharing common parametersMöllenhoff, Kathrin; Bretz, Frank; Dette, Holger
2019The empirical process of residuals from an inverse regressionKutta, Tim; Bissantz, Nicolai; Chown, Justin; Dette, Holger
2018Generalized sign tests based on sign depthLeckey, Kevin; Malcherczyk, Dennis; Müller, Christine H.
2018Optimal designs for series estimation in nonparametric regression with correlated dataDette, Holger; Schorning, Kirsten; Konstantinou, Maria
2018Goodness-of-fit testing the error distribution in multivariate indirect regressionChown, Justin; Bissantz, Nicolai; Dette, Holger
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