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Arbeitsgruppe "Zeitreihen von funktionalen Daten"


Leitung: Dr. Tim Kutta

Mitglieder:
  • Prof. Dr. Holger Dette
  • Dr. Gauthier Dierickx
  • Dr. Tim Kutta
  • Lujia Bai


Beschreibung:

In der statistischen Praxis ist es häufig von Interesse, die Entwicklung einer bestimmten Größe in Abhängigkeit von der Zeit zu untersuchen. Diskret beobachtet werden solche Datensätze als Zeitreihen bezeichnet. Typische Beispiele finden sich etwa in der empirischen Ökonomie (Entwicklung von Preisen) oder in den Biowissenschaften (Wachstum eines Lebewesens), und bereits einfache Situationen legen nahe, dass die Untersuchung derartiger Zeitreihen methodisch deutlich über den klassischen Fall unabhängig, identisch verteilter Zufallsvariable hinausgeht. Im Fall der Unabhängigkeit ist das fast immer der Fall, da der Wert oder der Zuwachs der Zeitreihe in der Regel stark von jenen in der unmittelbaren Vergangenheit abhängt. Von der identischen Verteilung abzusehen ist weniger zwangsläufig, da es oft angemessen ist, mit Modellen zu arbeiten, die ein zeitlich homogenes ("stationäres") Verhalten voraussetzen. Es existieren jedoch auch Modelle, die Phasen stärkeren und schwächeren Wachstums oder allgemein (etwa jährliche) periodische Schwankungen von Kenngrößen wie Mittelwerten oder Quantilen miteinbeziehen. Diese verschiedenen Facetten der Periodizität einer Zeitreihe zu analysieren, ist ein Schwerpunkt, dem sich die Arbeitsgruppe "Zeitreihen" widmet. Daneben entwickeln wir Verfahren zur Modellvalidierung, d. h. wir überprüfen, inwieweit ein spezifisches Modell für eine konkrete Zeitreihe angemessen ist. Methodisch gehen wir dabei so vor, dass wir geeignete Abstandsmaße definieren und statistische Tests auf möglichst eleganten empirischen Versionen aufbauen.