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Kundenrezensionen

4,0 von 5 Sternen
4
Einführung in die Zeitreihenanalyse (Statistik und ihre Anwendungen) (German Edition)
Format: Taschenbuch|Ändern
Preis:37,99 €+ Kostenfreie Lieferung mit Amazon Prime

am 26. April 2014
Als Quereinsteiger bin ich in der Mitte des Buches ausgestiegen. Nach einer Super-Einleitung wird der Inhalt wird sehr theoretisch behandelt. In der Hoffnung, ein der Praxis etwas näheres Buch auf Deutsch und zum Einstieg zu finden, habe ich dieses Buch gekauft. Aus Mangel an Alternativen, versuche ich hin und wieder den Inhalt zu verstehen. Im wissenschaftlichen Alltag wird dies dann aber meist schneller, einfacher und verständlicher durch die Hilfefunktionen, Foren, Bücher zur entsprechenden Software gelöst.
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am 23. September 2014
Zeitreihenanalyse ist ein in sich abgeschlossener Bereich der Statistik, der mit Recht als ziemlich schwierig gilt. Hier ist dieser Klassiker eine wirkliche Hilfe, weil Definitionen, Sätze und Beweise mit der dafür erforderlichen mathematischen Strenge behandelt werden. Besonders gelungen finde ich die Behandlung der Parameterschätzung, auch im Spektralbereich, und die der Ordnungswahl mithilfe des Akaike Information Criterion (AIC), das sonst vor allem in der Theorie der Linearen Modelle zum Zug kommt. Bisher habe ich in deutscher Sprache noch kein besseres Werk zu dem Gesamtkomplex gefunden.
Für die Finanzwissenschaft sind Zeitreihen, besonders die vom Typ GARCH, ein wichtiges mathematisches Fundament, vielleicht sogar das wichtigste. Auch in der klinischen Forschung und in der Seismologie spielen Zeitreihen, vorwiegend die vom Typ ARMA, eine wesentliche Rolle. Es ist erfreulich, dass die mathematische Theorie hier in der nötigen Breite behandelt wird, die für die Praxis wesentlichen Sätze stehen alle hier.
Ein bisschen Kritik muss ich aber doch loswerden: Quereinsteiger haben es schwer mit dem Buch, weil zuweilen auf einer Seite Konventionen definiert werden, auf die fünfzig Seiten später zurückgegriffen wird. Dann beginnt erstmal eine lange Suche! Und noch etwas Unschönes: Bei den Zeitreihen vom Typ GARCH (Anwendung: vor allem Börsen-Mathematik) muss zur Bestimmung der Parameter eine Art Log-Likelihood-Funktion minimiert werden (QML-Schätzung), und die üblichen numerischen Verfahren führen hier nicht zum Ziel, weil die Log-Likelihood erst bei einer völlig unrealistisch großen Menge von Zeitreihen-Daten glatt genug für eine erfolgreiche Minimierung ist. Ich habe sehr lange experimentieren müssen, bis ich ein geeignetes numerisches Verfahren gefunden habe! Im Buch wird einfach auf ein Software-Paket verwiesen (Kap. 14.3), wo das Problem angeblich gelöst wurde! Wer dazu keinen Zugang hat, ist mit dem Problem praktisch allein gelassen. Das wird in den Büchern anderer Autoren allerdings genauso gemacht!
Trotz dieser Kritikpunkte: Ich gebe fünf Sterne.
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am 15. März 2007
Eines vorweg: in den letzen Jahren habe ich schon viele Mathematikbücher gelesen, die - meiner Meinung nach - wenig zu gebrauchen waren, weil sie sich
entweder in mathematischen Details verrannt haben oder an entscheidenden Stellen zu unpräzise waren.
Dieses Buch findet dabei den perfekten Mittelweg. Allgemeingültige Vorgehensweise und wichtige Prinzipien der auch für mich bis dato neuen Thematik "Zeitreihenanalyse" werden durch anschauliche Beispiele erklärt, und es wird vor allem an ihnen die Motivation zum weiteren Vorgehen verdeutlicht.
Ebenso verhält es sich mit den für ein Mathematikbuch unerlässlichen Definitionen, Lemmata und Sätzen:
praktisch alle werden im Kontext motiviert und abschließend interpretiert.
Ich kann dieses Buch jedem Interessierten wirklich mehr als empfehlen.
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am 13. November 2006
Dieses Buch beschreibt viele Aspekte der Zeitreihenanalyse und ist klar und deutlich aufgebaut. Probleme werden anhand von Grafiken und kurzen Texten veranschaulicht. Leider werden in diesem Buch Grundlagen nicht ausführlich genug beschrieben und das Buch ist durch seine sehr verkürzte Erklärungsweise für Nichtmathematiker ungeeignet. Wer auf ein einfaches und für einsteiger geeignetes Buch hofft, wird hier enttäuscht. Auch für das Studium ist diese "Einführung" meiner Meinung nach nicht zu empfehlen.

=> 3 Sterne
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