Zeitreihenanalyse

Comelio GmbH
In Berlin, Hamburg, Frankfurt Am Main und an 7 weiteren Standorten

1.250 
Möchten Sie den Bildungsanbieter lieber direkt anrufen?
030 8... Mehr ansehen

Wichtige informationen

  • Intensivseminar berufsbegleitend
  • Anfänger
  • An 10 Standorten
  • 15 Lehrstunden
  • Dauer:
    2 Tage
Beschreibung

Statistik - Zeitreihenanalyse                                                     

Wichtige informationen
Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
auf Anfrage
Berlin
Goethestr. 34, 13086, Berlin, Deutschland
Plan ansehen
auf Anfrage
Dresden
Rosenstraße 36, 01067, Sachsen, Deutschland
Plan ansehen
auf Anfrage
Düsseldorf
Stadttor 1, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
Plan ansehen
auf Anfrage
Frankfurt Am Main
Mainzer Landstraße 50, 60325, Hessen, Deutschland
Plan ansehen
auf Anfrage
Hamburg
Stadthausbrücke 1-3, 20355, Hamburg, Deutschland
Plan ansehen
Alle ansehen (10)

Meinungen

Zu diesem Kurs gibt es noch keine Meinungen

Was lernen Sie in diesem Kurs?

Allgemeine Kenntnisse der MathematikUnivariate Beschreibung von Zeitreihen
Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle
Periodizitäten bei Zeitreihen
Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit AR(I)MA
Beschreibung von mehrdimensionalen Zeitreihen
Mehrdimensionale Zeitreihen mit VAR
Zeitreihen mit exogenen Einflüssen

Themenkreis

Kurslevel:
Einsteiger

Zielgruppe:
Datenanalysten

Voraussetzungen:
Allgemeine Kenntnisse der Mathematik

Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Seminarziele:
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.

Themen:
A. Univariate Beschreibung von Zeitreihen
Dauer:0.25 Tage
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

B. Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle
Dauer:0.25 Tage
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

C. Periodizitäten bei Zeitreihen
Dauer:0.25 Tage
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

D. Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit AR(I)MA
Dauer:0.5 Tage
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

E. Beschreibung von mehrdimensionalen Zeitreihen
Dauer:0.25 Tage
Kreuzkorrelation und Kreuzkovarianz – Stationarität und Kovarianzstationarität - Kointegration – Einführung in Kreuzspektren (Kospektrum, Quadraturspektrum, Phase und Kohärenz)

F. Mehrdimensionale Zeitreihen mit VAR
Dauer:0.25 Tage
VAR (Vektor-Autoregressive)-Prozesse: Modellerstellung, Prognose, Residualanalyse, Gütemaße, Tests

G. Zeitreihen mit exogenen Einflüssen
Dauer:0.25 Tage
Regression mit autokorrelierten Störungen – Interventionsanalysen - Transferfunktionsmodelle

Unsere dozenten
Unser Statistik- und Data-Mining-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als Business Intelligence-Berater. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen oder Behörden wie der Deutsche Bundesrat sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung.

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 SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-41-5)

  • "SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-85-9)

  • "SQL und relationale Datenbanken" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-52-1)

Erfahrung:
Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit MS SQL Server und Oracle mit Berichtskomponenten im Intranet oder MS Excel, statistische Analysen und Data Mining-Modulen. Je nach Aufgabe setzt er R, IBM SPSS oder Minitab ein.

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" und "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+ Prüfung absolviert.

Webseite:

  • http://www.marco-skulschus.de

  • http://de.wikipedia.org/wiki/Marco_Skulschus



Referenzkurse:
  • Statistik - Deskriptive Statistik I
  • Dummy

Zusätzliche Informationen

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.