Spezifikation von ARIMA-Modellen anhand des Box-Jenkins-Ansatzes

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Statistik, Note: 1.3, Universitat Hamburg (Fakultat fu r Betriebswirtschaft Lehrstuhl fu r BWL, insbesondere Mathematik & Statistik in den Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Daten, die uber die Zeit hinweg kontinuierlich beobachtet und aufgezeichnet werden, sind vor allem in der Okonometrie von enormer Wichtigkeit. Mit ihrer Hilfe konnen zukunftige Werte der Zeitreihe prognostiziert werden, nachdem ein geeignetes Modell an die Daten angepasst wurde. Unter einer Zeitreihe wird eine geordnete Folge von Beobachtungen verstanden. Diese liegen beispielsweise in Form von Aktienkursen, Inflationsraten, zeitlichen Entwicklungen des Bevolkerungswachstums oder auch als Absatzzahlen und Produktionsmengen vor. Mittels der Zeitreihen sollen die Veranderungen und Entwicklungen zugrunde liegender Variablen beobachtet und analysiert werden. Die Ziele der Zeitreihenanalyse sind dabei die Identifikation bestimmter Regelmassigkeiten und Muster in den Daten sowie die Modellierung des datengenerierenden Prozesses und die Prognose zukunftiger Werte. Die vorliegende Arbeit beschaftigt sich mit der Modellspezifikation univariater Zeitreihen anhand des Box-Jenkins-Ansatzes, in dessen Rahmen ein geeignetes Modell an den datengenerierenden Prozess angepasst werden soll. Wurde ein adaquates Modell fur den Prozess gefunden, konnen mit seiner Hilfe Prognosen fur zukunftige Werte der Zeitreihe ermittelt werden. Die Gute des angepassten Modells bestimmt dabei die Genauigkeit der prognostizierten Werte, weshalb es wichtig ist, das Modell mit grosser Sorgfalt den gegebenen Daten anzupassen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Spezifikation verschiedener univariater Zeitreihenmodelle vorzustellen."