Erstes Kapitel

• handhabbare, stochastische Modelle mit möglichst wenig Parametern

• Schätzverfahren für Parameter

• Test fpr EIgnung zur Beschreibung des beobachteten Prozesses

• Prognosen

Schätzung von Trend- und Saisoneinflüssen

Yt = stochastische Komponente

z.B. mit kq Schätzrt (lineare Schätzung von mt)

• z.B, mt= theta0+theta0*t

• + Prognose möglich

• - Wahl der Form/Klasse ist subjektiv

trendbereinigte Zeitreihe:

Zt:= Xt-mt(theta_hut)

Mitteln über einen bestimmten Abschnitt

• + keine Modellannahmen

• - keine Prognose

Periodenlänge d ist bekannt

j+1 ist ein Sprung zur nächsten Perionde

sschlange1 =Januar Mittelwert

Zentrieriung um null

Streuungsbreite wächst mit steigenden Zeitreihenwerte

mit log kann man in ein additives Modell überführen