Untersuchung zur Parameterschatzung in SETAR-Modellen

Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, Friedrich-Schiller-Universitt Jena (Mathematik und Informatik, Angewandte Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
Viele Datenreihen (z.B. aus konomie oder Medizin) weisen nichtlineares Verhalten, wie natrliche Sttigungserscheinungen und Zykliken, auf und lassen sich daher durch lineare AR-Modelle nicht hinreichend gut beschreiben. Das SETAR-Modell (self-exciting threshold autoregressive model) bildet diese Eigenschaften besonders gut ab.
Die vorliegende Arbeit ist fr den Praktiker geschrieben, der SETAR-Modelle schtzen und mit ihnen Prognosen erstellen will. Die komplizierte Schtzung aller Modellparameter wird in Theorie und Praxis dargelegt, kann aber anhand der beiliegenden Programme, Prozeduren und Beispiele sofort umgesetzt werden. Dabei flieen auch unsere neuen Erkenntnisse auf dem Gebiet der Parameterschtzung ein.
In einem abschlieenden Kapitel wird die erarbeitete Identifizierungsprozedur fr SETAR-Modelle an bekannten Lehrbuch- und Wirtschaftsreihen getestet.


Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.EINLEITUNG2
2.MODELLIDENTIFIKATION5
2.1BESTIMMUNG DER EINGANGSORDNUNG5
2.2SCHTZUNG DES DELAY-PARAMETERS7
2.3THRESHOLD-BESTIMMUNG10
2.3.1Eine visuelle Methode10
2.3.2Bayesscher Ansatz11
2.3.2.1Bestimmung der marginalen a-posteriori-Dichte der Thresholds11
2.3.2.2Ein stochastischer Suchalgorithmus15
2.3.2.3Auftretende Effekte24
2.4FINETUNING DER ORDNUNG DES MODELLS25
2.4.1Lineare AR-Techniken25
2.4.2Verbesserte Ordnungsschtzung26
3.DAS PFE-GTEKRITERIUM29
3.1VERGLEICH VERSCHIEDENER GTEMAE29
3.2DELAY-IDENTIFIZIERUNG DURCH DAS PFE-KRITERIUM30
3.3ANSATZ ZUR IDENTIFIZIERUNG DER REGIMEANZAHL32
3.4THRESHOLDBESTIMMUNG DURCH DAS PFE-KRITERIUM36
4.SIMULATIONEN38
4.1TECHNISCHE VORGEHENSWEISE38
4.2PARAMETERIDENTIFIKATION38
4.3PROBLEMBEREICH: THRESHOLD = 048
5.BEISPIELE51
5.1PROGNOSE VON SETAR-MODELLEN51
5.2LEHRBUCHREIHEN53
5.2.1Sunspot-Daten53
5.2.2Log-Lynx-