Statistik - Zeitreihenanalyse

• Dauer:
  2 Tage
• Zeit:
  10:00 - 16:00
• Lieferart:
  Online
• Zielgruppe:
  Information Workers
• Vorkenntnisse:
  Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
• Methode:
  Vortrag mit Beispielen und Übungen.
• Erfahren Sie in der Demo mehr darüber, wie Online-Kurse durchgeführt werden.
• Kursnummer:
  2021322
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  Themen:
  Eine Zeitreihe ist eine zeitabhängige Folge von Datenpunkten. Typische Beispiele für Zeitreihen sind makroökonomische Größen, marktbezogene Daten sowie auch technische Messdaten. Die Zeitreihenanalyse beschäftigt sich mit der mathematisch-statistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse. Das Zeitreihenanalyse-Seminar zeigt eine Auswahl an Methoden, Zeitreihenanalysen durchzuführen. Im ersten Teil lernen Sie, wie sie eine Zeitreihe beschreiben und in zentralen Kenngrößen zusammenfassen können. Der zweite Teil stellt die univariate Zeitreihenanalyse vor. Sie beinhaltet die Zerlegung einer Zeitreihe sowie die Ableitung von (autoregressiven) Regressionsmodellen mit AR, MA und AR(I)MA-Modellen. Im dritten Teil lernen die Seminar-Teilnehmer die multivariate Zeitreihenanalyse und damit den Nachweis von Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Zeitreihen und die Ableitung von geeigneten VAR-Regressionsmodellen kennen. Als Beispiele dienen ökonomische und technische Datenreihen. Zur Berechnung werden verschiedene Programme wie MS Excel, JMulti oder SPSS vorgestellt.

Schätzung der Momentfunktionen (Erwartungswert, Auto-Kovarianz) - Auto-Korrelation: Lag-Operator, Erstellung und Interpretation des Korrelogramms - Glättung von Zeitreihen: Gleitende Durchschnitte, exponentielles Glätten - Transformation von Zeitreihen durch Filter – Differenzen erster und zweiter Ordnung

Komponentenmodelle: additiv und multiplikativ - Saisonale Strukturen bei Zeitreihen: Trend, Saisonbereinigung und Ableitung der Saisonfigur, Prognose und Residualanalyse - Niveau-Veränderung - Lineare, parabolische, logistische, exponentielle Anpassung und Regression von Zeitreihen – Polynome - Gütemaße

Trigonometrische Funktionen und ihre Bedeutung für periodische Trends – Perioden und Frequenzen - Periodogramm: Ableitung und Interpretation – Regressionsmodelle mit periodischen Schwingungen – Spektren und Spektralschätzung von Zeitreihen – Einführung zu Fouriertransformation bei Zeitreihen

Stationarität bei Zeitreihen – White Noise-Prozesse - AR (Autoregressive)- Modelle - MA (Moving Average)-Modelle - ARMA und ARIMA-Modelle – Prognose - Residualanalyse – Statistische Tests bei linearen Zeitreihenmodellen – Gütemaße und Modellauswahl

Kreuzkorrelation und Kreuzkovarianz – Stationarität und Kovarianzstationarität - Kointegration – Einführung in Kreuzspektren (Kospektrum, Quadraturspektrum, Phase und Kohärenz)

VAR (Vektor-Autoregressive)-Prozesse: Modellerstellung, Prognose, Residualanalyse, Gütemaße, Tests

Regression mit autokorrelierten Störungen – Interventionsanalysen - Transferfunktionsmodelle

Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als BI-Berater.

Veröffentlichungen

• "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)
• "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)
• "Oracle PL/SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-40-8)
• "MS SQL Server - T-SQL Programmierung und Abfragen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-69-9)

Erfahrung: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.

Forschung: Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

Zertifizierung: Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.

Bei der Anmeldung von mehreren Teilnehmern bieten wir Ihnen attraktive Rabatte an. Ab drei Teilnehmern kann sich ein Inhouse-Seminar bei Ihnen lohnen. Gern erstellen wir Ihnen ein individuelles Angebot.
Alle Preise zuzüglich der gesetzlichen Mehrwertsteuer.