Darstellung von Zeitreihen für Aktiendaten mit R

Wie sind Zeitreihen aufgebaut?

Typische Zeitreihen entstehen aus dem Zusammenwirken regelhafter und zufälliger Ursachen. Die regelhaften Ursachen können periodisch (saisonal) variieren und/oder langfristige Trends enthalten. Zufällige Einflüsse werden oft als Rauschen bezeichnet.

Wann Zeitreihenanalyse?

In Zeitreihenanalysen untersuchst Du viele Beobachtungen einer Variablen über die Zeit. Zeitreihen liegen zum Beispiel als Verkaufszahlen oder Aktienkurse eines Unternehmens, als Energieverbräuche in Haushalten oder als Temperaturverläufe in der Atmosphäre vor.

Was ist eine Zeitreihe Statistik?

Eine Zeitreihe ist eine zeitlich geordnete Folge statistischer Maßzahlen. Eine statistische Maßzahl ist zum Beispiel die Einwohnerzahl einer Stadt. Die erfassten Einwohner aus unterschiedlichen Jahren sind dann ein Beispiel für eine Zeitreihe.

Wie funktioniert Arima?

Das ARIMA-Modell ermöglicht die Beschreibung und Analyse von Zeitreihen. Es handelt sich um eine leistungsstarke Modellklasse, die den autoregressiven Teil und den gleitenden Mittelwertbeitrag des ARMA-Modells um die Differenzierung und Integration zur Trendbeseitigung und Herstellung der Stationarität erweitert.

Wann sind Daten stationär?

Stationarität, statistische Eigenschaft von zeit-varianten, raum-varianten bzw. raum-zeit-varianten Prozessen (Variablen). Eine zeit-variante Variable X(t) ist stationär, wenn ihre Verteilung zu jedem Zeitpunkt t invariant ist gegenüber t, andernfalls nennt man den Prozess nichtstationär bzw. instationär ( Abb. ).

Was bedeutet nicht stationär?

Adjektiv – 1. wandernd, umherziehend; nicht ortsgebunden; 2. nicht an eine Krankenhausaufnahme gebunden; …

Warum ist stationarität wichtig?

Stationarität ist eine der bedeutendsten Eigenschaften stochastischer Prozesse in der Zeitreihenanalyse. Mit der Stationarität erhält man Eigenschaften, die nicht nur für einzelne Zeitpunkte gelten, sondern Invarianzen über die Zeit hinweg sind.