Diese Arbeit beschäftigt sich intensiv mit einer Variante von nichtlinearen6 Zeitreihenmodellen, den sogenannten 'self-exciting-threshold-autoregressive'-Modellen, kurz SETAR-Modellen. Im Mittelpunkt des Interesses stehen dabei Verfahren, welche die Schätzung eines unbekannten SETAR-Modelles erlauben.
Mit Hilfe verschiedener Simulationen werden aus der Literatur bekannte und selbst weiterentwickelte Verfahren hinsichtlich der Zielsetzung einer guten Modellschätzung bewertet. Dabei zeigt sich sehr deutlich, dass die Komplexität dieser Zeitreihenmodelle zu einer insgesamt nur sehr unbefriedigenden Qualität der Modellschätzung führt. Die praktische Verwendung dieser Verfahren erscheint damit unter dem Gesichtspunkt der Modellidentifikation als sehr problematisch.
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