Zusammenfassung
Mit der Filterung von Zeitreihen verfolgt man sehr unterschiedliche Ziele. Filter eignen sich als Prognosemodell sowie zur Schätzung und Elimination von Instationaritäten wie Trend-und Saisonkomponenten. Die Eigenschaft von Filtern, irreguläre Zeitreihenkomponenten beseitigen zu können, wird bei integrierten autoregressiven Prognosemodellen verwendet. Deshalb stellen wir im zweiten Abschnitt die Theorie der linearen Filter dar und behandeln darauf aufbauend im dritten Abschnitt die von Box und Jenkins entwickelten ARIMA (autoregressive integrated moving average)-Verfahren [2].
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Literatur
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Hansen, K. (1994). Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse. In: Mertens, P. (eds) Prognoserechnung. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-41527-6_14
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