Klaus Neusser, Martin Wagner

Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften (eBook, PDF)

Einführung und Grundlagen für den Einstieg in die aktuelle Forschung

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Dieses Buch ermöglicht Studierenden der Wirtschaftswissenschaften mit Vorkenntnissen in Ökonometrie den Einstieg in die uni- und multivariate Zeitreihenanalyse und dient zugleich als wichtiges Bindeglied zur aktuellen Forschung auf diesem Gebiet. Das Buch beschränkt sich zwar auf nur wenige, aber zentrale Beweise, formuliert jedoch die verwendeten Konzepte, Definitionen und Theoreme mathematisch rigoros und ist somit bestens als Ausgangspunkt für weitergehende Studien der forschungsorientierten empirischen Literatur geeignet. Die betrachteten empirischen Beispiele sind vielfältig aus den relevanten wirtschafts- und finanzwissenschaftlichen Anwendungen gewählt: Behandelt werden Kursentwicklungen von Aktien oder Anleihen, die Entwicklung des Bruttoinlandsproduktes, die Inflationsrate oder die Arbeitslosenquote und vieles mehr.

Für die 4. Auflage hat das Buch eine vollständige Überarbeitung erfahren: Es wurden aktuelle Entwicklungen berücksichtigt und entsprechende Inhalte ergänzt, viele empirische Beispiele aktualisiert und flächendeckend Übungsaufgaben bereitgestellt. Lesbarkeit und Verwendbarkeit als Lehrbuch wurden insgesamt deutlich verbessert; unter anderem wurden Notation und Sprache so angepasst, dass Einsteigern der anschließende Umstieg auf weiterführende Literatur erleichtert wird. Die im Buch verwendeten Daten und Programme werden auf einer eigenen Webseite der Autoren zur Verfügung gestellt.

Die Autoren

Dipl.-Ing. Dr. Klaus Neusser ist emeritierter Professor für Makroökonomie und Ökonometrie an der Universität Bern. Er studierte Wirtschafts- und Planungsmathematik an der Technischen Universität Wien, habilitierte an der Universität Wien und war für weiterführende Studienaufenthalte an der University of Chicago, der Northwestern University sowie der Stanford University (Hoover Institution).

Dipl.-Ing. Dr. Martin Wagner ist Professor für Makroökonomik und quantitative Wirtschaftsforschung an der Universität Klagenfurt, Chief Economic Advisor der slowenischen Notenbank und Fellow am Institut für Höhere Studien in Wien. Er hatte bzw. hat Professuren an der TU Dortmund, der Universität Graz sowie zahlreiche Gastprofessuren inne und verbrachte längere Forschungsaufenthalte am europäischen Hochschulinstitut in Florenz und der Princeton University.

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Produktdetails

• Verlag: Springer Berlin Heidelberg
• Seitenzahl: 404
• Erscheinungstermin: 24. Juni 2022
• Deutsch
• ISBN-13: 9783662646502
• Artikelnr.: 64233357

Autorenporträt

Dipl.-Ing. Dr. Klaus Neusser ist emeritierter Professor für Makroökonomie und Ökonometrie an der Universität Bern. Er studierte Wirtschafts- und Planungsmathematik an der Technischen Universität Wien, habilitierte an der Universität Wien und war für weiterführende Studienaufenthalte an der University of Chicago, der Northwestern University sowie der Stanford University (Hoover Institution).

Dipl.-Ing. Dr. Martin Wagner ist Professor für Makroökonomik und quantitative Wirtschaftsforschung an der Universität Klagenfurt, Chief Economic Advisor der slowenischen Notenbank und Fellow am Institut für Höhere Studien in Wien. Er hatte bzw. hat Professuren an der TU Dortmund, der Universität Graz sowie zahlreiche Gastprofessuren inne und verbrachte längere Forschungsaufenthalte am europäischen Hochschulinstitut in Florenz und der Princeton University.

Inhaltsangabe

Einführung.- Stationäre ARMA-Prozesse.- Schätzung der ersten zwei Momente.- Prognose stationärer Prozesse.- Parameterschätzung in ARMA-Modellen.- Spektralanalyse und lineare Filter.- Integrierte Prozesse.- Modelle der Volatilität.- Einführung.- Definitionen und Stationarität.- Schätzung der ersten zwei Momente.- Stationäre VARMA-Prozesse.- Schätzung stationärer VAR-Modelle.- Stationäre strukturelle VAR-Modelle.- Kointegrierte VAR-Prozesse.- Zustandsraummodelle.- Weiterentwicklungen des VAR-Modells.- A Komplexe Zahlen.- B Lineare Differenzengleichungen.- C Stochastische Konvergenz.- D Die Delta-Methode.