Detecting changes in the mean and variance of a time series

Die vorliegende Dissertation entwickelt Testverfahren zur Detektion von Änderungen verschiedener Charakteristika einer kurzzeitabhängigen Zeitreihe. Nach einer kurzen Einführung in die mathematischen Grundlagen betrachtet der erste Teil der Arbeit einen Test auf Änderungen in der Varianz, der explizit auch unter Vorliegen eines nicht konstanten Mittelwertes anwendbar ist. Anschließend wird im zweiten Teil ein Test auf Änderungen im Mittelwert unter Heteroskedastizität untersucht. Die den Verfahren zugrundeliegenden Teststatistiken basieren auf dem paarweisen Vergleich lokaler Varianz- bzw. Mittelwertschätzer. Zur Herleitung ihres asymptotischen Verhaltens werden Grenzwertsätze für spezielle U-Statistiken von zeilenweise nicht stationären, kurzzeitabhängigen Dreiecksschemata nachgewiesen. Abschließend werden die resultierenden Testverfahren in Simulationsstudien analysiert und mit Hilfe von Datenbeispielen praktisch veranschaulicht.

Metadaten
Author:	Sara Kristin Schmidt GND
URN:	urn:nbn:de:hbz:294-89759
DOI:	https://doi.org/10.13154/294-8975
Subtitle (English):	an approach based on U-statistics of triangular arrays
Referee:	Herold Dehling GND, Holger Dette ORCiD GND, Thomas Mikosch GND
Document Type:	Doctoral Thesis
Language:	English
Date of Publication (online):	2022/05/23
Date of first Publication:	2022/05/23
Publishing Institution:	Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:	Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik
Date of final exam:	2021/12/17
Creating Corporation:	Fakultät für Mathematik
GND-Keyword:	Zeitreihenanalyse; Asymptotische Statistik; U-Statistik; Schwache Abhängigkeit; Nichtparametrisches Verfahren
Dewey Decimal Classification:	Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik
faculties:	Fakultät für Mathematik
Licence (German):	Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht

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