Prof. Dr. Reinhold Kosfeld Zeitreihenanalyse

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Gotthilf Voss
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1 Prof. Dr. Reinhold Kosfeld Zeitreihenanalyse 1. Einführung 2. Zeitreihenzerlegung und Komponentenmodell (Trend, Saisonbereinigung, Exponentielle Glättung, Korrelogramm, Test auf Autokorrelation) 3. Stochastische Prozesse und ARIMA-Modelle (Stationarität, White Noise, Random Walk, Autoregressive Prozesse, Moving-Average-Prozesse, Autoregressive MA-Prozesse) 4. Nichtstationarität und Kointegration (Integrierte Prozesse, Einheitswurzeltests, Kointegration) 5. GARCH-Modelle (Volatiliät, Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) Model, Generalised ARCH Model) 1

2 Literatur Brockwell, P.J. und Davis, R. (1996), Introduction to Time Series and Forecasting, Springer, New York. Chatfield, C. (1996), The Analysis of Time-Series: An Introduction, 5th ed., Chapman & Hall, London. Eckey, H.-F., Kosfeld, R. und Türck, M. (2008), Deskriptive Statistik. Grundlagen Methoden Beispiele, 5. Aufl., Gabler, Wiesbaden (Kap. 11: Zeitreihenanalyse). Eckey, H.-F., Kosfeld, R. und Dreger, Ch. (2004), Ökonometrie. Grundlagen Methoden Beispiele, 3. Aufl., Gabler, Wiesbaden. Enders, W. (1995), Applied Econometric Time Series, Wiley, New York. Franses, P.H. (1998), Time Series Models for Business and Economic Forecasting, Cambridge University Press, Cambridge. Hamilton, J.D. (1994), Time Series Analysis, Addison-Wesley, Redwood. Kirchgässner, G. und Wolters, J. (2006), Einführung in die Zeitreihenanalyse, Vahlen, München. 2

3 Leiner, B. (1998), Grundlagen der Zeitreihenanalyse, 4. Aufl., Oldenbourg, München. Lütkepohl, H. und Kraetzig, M. (2004), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, Cambridge, UK. Neusser, K. (2006), Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften, Teubner, Stuttgart. Pindyck, R.S. und Rubinfeld, D.L (1998), Econometric Models and Econometric Forecasts, 4th Edition, McGraw-Hill, New York. Rinne, H. und Specht, K. (2002), Zeitreihen. Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose, Vahlen, München. Schlittgen, R. und Streitberg, B. (2001), Zeitreihenanalyse, 9. Aufl., Oldenbourg, München. Stier, W. (2001), Methoden der Zeitreihenanalyse, Springer, Berlin. 3

4 1. Einführung Zeitreihenanalyse: Zeitlich geordnete Folge von Beobachtungen (Zeitreihe) wird statistisch untersucht; Eigenart: Stochastische (nicht: deterministische) Abhängigkeit aufeinanderfolgender Beobachtungen -> Basis für Prognostizierbarkeit Unterschied: (Querschnitts-)Stichproben, wo i.a. Unabhängigkeit gefordert wird Ökonometrie Entwicklung einer Zeitreihe wird durch bestimmte Variablen erklärt, die als kausale Einflussgrößen in Frage kommen ( äußere Methode ). Zeitreihenanalyse Verhalten einer Zeitreihe wird aus sich selbst heraus erklärt ( innere Methode ). Aufdeckung der Gesetzmäßigkeiten, denen die Zeitreihe in Abhängigkeit von der Zeit unterliegt. Es wird damit unterstellt, dass sich die wesentlichen Einflussgrößen in dem Faktor Zeit niederschlagen. Die neuen Entwicklungen in Ökonometrie und Zeitreihenanalyse haben aber den vormals zwischen den beiden Disziplinen bestehenden Antagonismus nahezu vollständig aufgehoben. In der modernen Ökonometrie werden nicht nur Zeitreihenkonzepte regelmäßig verwendet, sondern auch selbst entwickelt. 4

5 Zwecke der Zeitreihenanalyse Deskription Diagnose Prognose Strukturund Mustererkennung Kontrolle Beschreibung des historischen Verlaufs einer Zeitreihe z.b. langfristige Preis- und Geldmengenentwicklung Diagnose der aktuellen Tendenz einer Zeitreihe z.b. saisonbereinigte Arbeitslosen oder Konjunkturdiagnose Prognose der Entwicklung einer Zeitreihe in der Zukunft z.b. Absatzprognose, Branchenprognose oder Konjunkturprognose Identifkation des datenerzeugenden Prozesses, Aufdeckung von Nichtlinearitäten (z.b. in Aktienrenditen), Aufdeckung von zeitl. Clustern (z.b. Volatilitäten) Kontrolle der zeitlichen Entwicklung einer ökonomischen oder technischen Variablen z.b. Kontrolle eines Produktionsprozesses oder der Geldmengenentwicklung 5

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