Hauptinhalt

Dieser Eintrag ist aus dem Wintersemester 2019/20 und möglicherweise veraltet. Es konnte kein aktuelles Äquivalent gefunden werden.

Zeitreihenanalyse
(engl. Time Series Analysis)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Vertiefungsmodul, Wahlpflichtmodul
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand		 Vorlesung (3 SWS), Übung (1 SWS) oder Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS),
180 Stunden (60 Std. Präsenzzeit, 120 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb		 6 LP
Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben.
Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung
Sprache,
Benotung		 Deutsch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Wirtschaftsmathematik.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
Regelmäßig im Wechsel mit anderen Vertiefungsmodulen
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Hajo Holzmann

Inhalt

Es werden die grundlegenden Modelle für Zeitreihen mit Schwerpunkt Finanzzeitreihen behandelt, insbesondere

  • Trend und Saisonkomponente, Stationarität und Autokorrelation
  • Autoregression und Autoregressive moving average Modelle
  • Long-range dependence und unit roots
  • Bedingte Heteroskedastizität und GARCH Modelle
  • Zustandsraummodelle und der Kalman Filter

Als Illustration werden Datenbeispiele und deren Analyse mit R behandelt.


Qualifikationsziele

Die Studierenden sollen

  • die Theorie und grundlegenden Modelle für Zeitreihen erlernen,
  • diese an reale Daten mit Hilfe der Statistik Software R anpassen können,
  • mathematische Arbeitsweisen einüben (Entwickeln von mathematischer Intuition und deren formaler Begründung, Schulung des Abstraktionsvermögens, Beweisführung),
  • in den Übungen ihre mündliche Kommunikationsfähigkeit durch Einüben der freien Rede vor einem Publikum und bei der Diskussion verbessern.

Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Basismodulen, im Vertiefungsmodul Wahrscheinlichkeitstheorie und im Praktikum zur Stochastik vermittelt werden.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem M.Sc. Wirtschaftsmathematik.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Mathematik
  • B.Sc. Wirtschaftsmathematik
  • M.Sc. Data Science
  • M.Sc. Informatik
  • M.Sc. Mathematik
  • M.Sc. Wirtschaftsmathematik

Im Studiengang M.Sc. Data Science kann das Modul im Studienbereich Mathematik Aufbau- und Vertiefungsmodule absolviert werden.

Die Wahlmöglichkeit des Moduls ist dadurch beschränkt, dass es dem Schwerpunkt Analytics zugeordnet ist.


Literatur

  • Brockwell, P. J. und Davis, R. A. (1991) Time series: theory and methods. 2nd edn. Springer.
  • Kreiß, J.-P. und Neuhaus, G. (2006) Einführung in die Zeitreihenanalyse. Springer.
  • Tsay, R. S. (2005) Analysis of financial time series. 2nd ed. John Wiley & Sons



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2019/20 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.