Auszug
In diesem Kapitel behandeln wir eine konkrete Klasse von stochastischen Prozessen, die in der Praxis weit verbreitet ist. Es handelt sich um Instrumente zur Modellierung von Zeitreihen, und daher sind die Prozesse zeitdiskret: \( \left\{ {x_t } \right\}_{t \in \mathbb{T}} \) mit \( \mathbb{T} \subseteq \mathbb{Z} \) ℤ. Insbesondere soll hier die serielle Korrelation (oder Autokorrelation) modelliert werden.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Rights and permissions
Copyright information
© 2007 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
(2007). Autoregressive Moving-Average-Prozesse (ARMA). In: Stochastische Integration und Zeitreihenmodellierung. Statistik und ihre Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-73568-7_3
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-73568-7_3
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-73567-0
Online ISBN: 978-3-540-73568-7
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)