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Zeitreihenanalyse auf nichtstationären stochastischen Prozessen mit Anwendungen in Ökonomie und Medizin

Stefan Liehr

ISBN 978-3-89722-937-2
150 Seiten, Erscheinungsjahr: 2002
Preis: 40.50 €
Wissenschaftliche Forschung basiert vielfach auf der Annahme, dass sich die komplexe Struktur der Natur durch eine Zerlegung in kleinere, leichter verständliche Teile sinnvoll beschreiben lässt. Die Vorhersage und Klassifikation derartiger Subsysteme innerhalb des natürlichen Geschehens wie auch die Beschreibung ihrer jeweiligen Wechselwirkungen bedeuten eine gro"se Herausforderung für entsprechende Analysemethoden.

Die vorliegende Arbeit gibt zunächst einen Einblick in grundlegende Konzepte zur Modellierung dynamischer Systeme. Darauf aufbauend wird ein auf Hidden Markov-Modellen basierendes Verfahren zur Analyse von Zeitreihen nichtstationärer stochastischer Prozesse entwickelt. Die Anwendung auf artifizielle Zeitreihen sowie auf Daten aus den Bereichen der Medizin und Ökonomie zeigt nicht nur die Leistungsfähigkeit des Verfahrens, sondern eröffnet gleichzeitig einen Blick auf das breite Spektrum an Einsatzmöglichkeiten. Speziell in der Finanzdatenanalyse führen vertiefende Betrachtungen zur Entwicklung eines Handelssystems auf dem Bund-Future und zu alternativen Methoden des optimalen Trading. Vergleichende Untersuchungen liefern neben erfolgversprechenden Resultaten mit impliziten Risikoschätzungen auch neue Aspekte bezüglich der Marktdynamik.

Keywords:
  • Zeitreihenanalyse
  • Mixture-Modelle
  • Hidden Markov-Modelle
  • EEG-Klassifikation
  • Finanzdatenanalyse

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