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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Zeitreihenanalyse

verfasst von : Torsten Becker, Richard Herrmann, Christian Heumann, Stefan Pilz, Viktor Sandor, Dominik Schäfer, Ulrich Wellisch

Erschienen in: Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Zeitreihen kommen in vielen wissenschaftlichen Disziplinen und praktischen Anwendungen vor, nämlich immer dann, wenn Daten in einer zeitlichen Abfolge erhoben werden. Beispiele sind meteorologische Daten (Temperatur, Luftfeuchte, Regenmenge, Sonneneinstrahlung), Luftqualitätsdaten (Stickoxide, Feinstaub), Finanzdaten (Aktienkurse, Wechselkurse), Lagerbestände, Produktnachfragen, Preise (Weizenpreis, Ölpreis, Kaffeepreis), Sensordaten für vorausschauende Wartung (predictive maintenance, frühzeitige Erkennung von zukünftigen Defekten und Anomalien), Stromverbrauch, oder auch medizinische Daten (Blutdruck, Blutzucker) und versicherungsmathematische Daten (Sterblichkeit). Die Auflösung der Daten kann dabei ganz unterschiedlich sein. Die Daten können im Abstand von Sekundenbruchteilen gemessen werden (z. B. Hochfrequenz-Finanzdaten), aber auch täglich, monatlich oder jährlich. Neben der deskriptiven Beschreibung und grafischen Darstellung des zeitlichen Verlaufs ist man interessiert an der Erkennung von Mustern im Zeitverlauf, z. B. Trends und periodischen Schwankungen. Diese Muster und die angenommene Abhängigkeit der Beobachtungen soll dann eine Prognose für zukünftige Beobachtungen ermöglichen.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Zeitreihenanalyse
verfasst von
Torsten Becker
Richard Herrmann
Christian Heumann
Stefan Pilz
Viktor Sandor
Dominik Schäfer
Ulrich Wellisch
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-69532-6_8