Technische Universität Ilmenau

Zeitreihenanalyse - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Zeitreihenanalyse im Studiengang Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 (WM)
Modulnummer5805
Prüfungsnummer2400179
FakultätFakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebietsnummer 241B (Stochastik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Thomas Hotz
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte4
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)86
VerpflichtungWahlmodul
Abschlusskeiner
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs
Lehrende
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Analysis, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Mathematische Statistik; wünschenswert: Stochastische Prozesse, Funktionalanalysis, Statistische Analyseverfahren, Funktionentheorie

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage, Zeitreihendaten zu modellieren, zu analysieren und vorherzusagen.

Inhalt

Stationäre Prozesse und ihre Vorhersage, Schätzung von Erwartungswert und Kovarianz, ARMA-Prozesse, Spektralanalyse, Zustandsraummodelle und Kalman-Filter, Finanzzeitreihen

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Tafel, Skript, Aufgaben, Software

Literatur

Brockwell, P. J. and Davis, R. A. (2006). Time Series: Theory and Methods, 2nd edn, Springer-Verlag, New York.
Hannan, E. J. (1983). Time Series Analysis, Chapman and Hall International, London.
Durbin, J. and Koopman, S. J. (2001). Time Series Analysis by State Space Methods, Oxford University Press, Oxford.
Franke, J., Härdle, W. and Hafner, C. M. (2004). Statistics of Financial Markets, Springer-Verlag, Berlin.

Lehrevaluation