Zeitreihenanalyse mit R

Dauer:
3 Tage
Zielgruppe:

Die Teilnehmer kommen aus den Daten verarbeitenden Bereichen wie z.B. Controlling, Qualitätssicherung, Labor, Forschung oder Marketing. Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in R und Statistik.

Dieser Workshop vermittelt das Thema Zeitreihen und Zeitreihen Modelle in R. Sie lernen wie AR-/MA- und ARMA-/ARIMA-Modelle für univariate Zeitreihen und VARMA-Modelle für multivariate Zeitreihen abgeleitet werden. Weiterhin entwickeln Sie lineare und nichtlineare Modelle (ARCH- bzw. GARCH-Modelle). Besonderes Augenmerkt liegt auf der Güte der Modellschätzungen und ihrer Prognosefähigkeiten.

Kursinhalte:

Grundlagen und einfache Methoden
  • Stationäre Zeitreihen (Autokovarianz, Autokorrelation, Stationarität
  • Deterministische Trends (Trendbestimmung durch Regression, Bestimmung der glatten Komponente, Saisonbereinigung, Transformationen)
  • Einfache Extrapolationsverfahren
  • Zerlegung von Zeitreihen mit der STL-Methode
Lineare Zeitreihenmodelle
  • Autoregressive Modelle (Schätzen von AR-Parametern, Spezifikation von AR-Modellen)
  • MA-Modelle (Schätzen und Anpassen von MA-Modellen)
  • ARMA-Modelle
  • ARIMA-Modelle
Differenzen- und Trendinstationarität
  • Instationaritäten
  • Einheitswurzeltests
Prognosen
  • Exponentielle Glättung
  • Prognose mit ARIMA-Modellen
  • Trendextrapolation mit ARIMA-Störungen
Periodizitäten in Zeitreihen
  • Periodizitäten und periodische Trends
  • Periodogramme (Definition, Interpretation, Statistische Tests)
  • Spektren (Definition und Eigenschaften)
  • Lineare Filter im Frequenzbereich und Spektralschätzung
Mehrdimensionale Zeitreihen
  • Kenngrößen mehrdimensionaler Zeitreihen
  • Mehrdimensionale Zeitreihen und ihre Modelle (VARMA-Prozesse, Ko-Integration)
Nichtlineare Modelle für Zeitreihen
  • Nichtlinearität in Zeitreihen
  • Markov-switching Modelle (Markov-Ketten, Markov-switching autoregressive Prozesse)
  • Bedingt heteroskedastische Modelle (ARCH-Modelle, Modellanpassung und Parameterschätzung)
Ökonometrische Zeitreihenanalyse mit GARCH-Modellen
  • GARCH-in-Mean-Modelle
  • Exponentielle GARCH-Modelle

 

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