Zusammenfassung
Die Analyse und Prognose zeitlich sortierter Daten hat naturgemäß auch in der Deutschen Statistischen Gesellschaft (DStatG) eine lange Tradition. Nach dem zweiten Weltkrieg haben sich insbesondere der Ausschuss für Neuere Statistische Methoden und der Ausschuss für Empirische Wirtschaftsforschung und Angewandte Ökonometrie dieser Thematik angenommen. Auch verschiedene Jahrestagungen der DStatG haben sich zeitreihenanalytischen Problemen zugewandt. Das vorliegende Kapitel stellt diese Probleme und die Beiträge von DStatG-Mitgliedern zu deren Lösungen überblicksartig dar.
This is a preview of subscription content, log in via an institution.
Buying options
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Learn about institutional subscriptionsLiteratur
Beran J (1994) Statistics for long memory processes. Chapman and Hall, New York, NY
Box GEP, Jenkins GM (1970) Time series analysis, forecasting and control. Holden-Day, San Francisco
Breitung J, Das S (2008) Testing for unit roots in panels with a factor structure. Econom Theory 24:88–108
Engle RF (1982) Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica 50:987–1007
Granger C (1981) Some properties of time series data and their use in econometric model specification. J Econom 16:121–130
Granger C, Joyeux R (1980) An introduction to long-range time series models and fractional differencing. J Time Ser Anal 1:15–30
Hamilton JD (1989) A new approach to the economic analysis of nonstationary time-series and the business cycle. Econometrica 57:357–384
Hassler U, Wolters J (1995) Long memory in inflation rates: international evidence. J Bus Econ Stat 13:37–45
Hurst HE (1951) Long-term storage capacity of reservoirs. Trans Am Soc Civ Eng 116:770–799
Krämer W, Ploberger W, Alt R (1988) Testing for structural change in dynamic models. Econometrica 56:1355–1369
Lütkepohl H (2007) New introduction to multiple time series analysis. Springer, Berlin
Nullau B, Heiler S (1969) Das „Berliner Verfahren“ – ein Beitrag zur Zeitreihenanalyse. DIW-Beiträge zur Strukturforschung, Heft 7
Speth HT (2004) Komponentenzerlegung und Saisonbereinigung ökonomischer Zeitreihen mit dem Verfahren BV4.1. Methodenbericht des Statistischen Bundesamts, Heft 3, Berlin
Teräsvirta T (1994) Specification, Estimation and Evaluation of Smooth Transition Autoregressive Models. J Am Stat Assoc 89:208–218
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2011 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Sibbertsen, P. (2011). Zeitreihenanalyse. In: Grohmann, H., Krämer, W., Steger, A. (eds) Statistik in Deutschland. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-15635-9_14
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-15635-9_14
Published:
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-642-15634-2
Online ISBN: 978-3-642-15635-9
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)