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Time Series Analysis - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung
Veranstaltungsnummer 5284 Kurztext
Semester SoSe 2021 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits
Hyperlink   Evaluation Ja - digitale Veranstaltung
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 08:30 bis 10:00 wöchentlich 14.04.2021 bis 14.07.2021  Externes Gebäude - Online-Lehre (ggf. folgt Raumangabe für Ausnahme Präsenzlehre) Raumplan Mentemeier  

Lecture

 
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 10:15 bis 13:45 wöchentlich 14.04.2021 bis 14.07.2021  Externes Gebäude - Online-Lehre (ggf. folgt Raumangabe für Ausnahme Präsenzlehre) Raumplan    

Tutorium / Exercise class. 10:15-11:45 (not 13:45...)

 
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2021 01 23.07.2021 11.07.2021 VERBINDLICH 11.07.2021 VERBINDLICH


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Mentemeier, Sebastian, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MAT-TSA Time Series Analysis
Zuordnung zu Einrichtungen
Inst. für Mathematik und Angew. Informatik
Inhalt
Literatur

 

  1. Cowpertwait, Metcalfe: Introductory Time Series with R, Springer
  2. Brockwell, Davis: Introduction to Time Series and Forecasting, Springer


Bemerkung

This course will be  held online. The learnweb course opens on Monday, 12.04.; 08:00. Please enroll in learnweb (no password required) on 12.04.

The first class is scheduled for Wednesday, 14.04., 8:30-10:00, as a video conference; see the learnweb for further information.

Lerninhalte

Time Series Analysis from the viewpoint of Mathematical Stochastics. The following topics will be covered:

  • Decomposition: Identification of trends and seasonal components
  • Models for discrete time series: Autoregressive Models, Moving Average Models and ARMA models, parameter estimation for these models
  • Models for heteroskedasticity: ARCH and GARCH models and parameter estimation
  • Aspects of extreme value theory for time series
  • Models for continuous time series: Brownian motion and related stochastic processes - if time permits.

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2021 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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