Das Buch f hrt in die grundlegenden Bereiche der klassischen Zeitreihenanalyse ein. Deshalb spielen in den ersten Kapiteln die Begriffe Stationarit t und Autokovarianz- bzw. Autokorrelationsstruktur eine wesentliche Rolle. Erg nzend zu den grundlegenden Modellen werden aber auch schon zu Beginn eine Reihe von Beispielen diskutiert. Mit Hilfe des Spektralsatzes und der Filterung station rer Zeitreihen kann die wichtige Klasse der ARMA-Modelle sehr effizient und ersch pfend behandelt werden. Die asymptotischen Resultate des Textes beruhen auf einem zentralen Grenzwertresultat f r sog. schwach abh ngige Zufallsvariable. Es zeigt sich, dass dieses Resultat sowohl die Behandlung linearer Zeitreihenmodelle wie gewisser nichtlinearer und f r den Bereich der Finanzzeitreihen wichtiger Zeitreihen erlaubt. Im Weiteren werden dann Sch tzmethoden im Spektralbereich von Zeitreihen diskutiert. Neben dem Periodogram werden ebenso auch sog. gegl ttete Spektraldichtesch tzer vollst ndig behandelt. Kapitel ber Modellwahlverfahren und die wesentlichen Grundlagen multivariater Zeitreihen sowie einiger Anh nge, die den Text weitestgehend autark lesbar machen sollen, schlie en das Buch ab.
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