Zusammenfassung
Bisher haben wir univariatestochastische Prozesse betrachtet, d.h. sowohl bei den ARMA- als auch den ARIMA-Prozessen stand die Betrachtung und Analyse einzelner stochastischer Prozesse im Vordergrund. Für viele Fragestellungen reicht jedoch dieser theoretische Ansatz nicht aus. Dies ist z.B. dann der Fall, wenn Abhängigkeiten zwischen mehreren Variablen modelliert und untersucht werden sollen. Praktisch bedeutsam ist etwa der Fall, daβ Zeitreihendaten für mehrere Variable gegeben sind und die Frage interessiert, ob und gegebenenfalls welche Beziehungen zwischen diesen Variablen vorliegen. Diese können vielfältiger Art sein: Neben einseitigen (″kausalen″) Beziehungen können solche auftreten, bei denen mehr oder weniger komplizierte Rückkopplungen (feedbacks) zu berücksichtigen sind.
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Stier, W. (2001). Vektorielle stochastische Prozesse. In: Methoden der Zeitreihenanalyse. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-56709-4_6
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