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Gesucht nach "VAR-Modell".
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Projekte // 01.04.2002
"Autoregressive Integrated Moving Average" (ARIMA) Modellen, andere dynamische Modelle wie Fehlerkorrektur-Modelle (ECM) sowie Vektor Autoregressive Systeme (VAR), in Hinblick auf ihre Prognosetauglichkeit
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Weiterbildung // 13.02.2003
>Vektor-Autoregressive ModelleModellstruktur und ModellschätzungKausalitätstests und dynamische Analyse der EinflussfaktorenPrognosen mit VAR-ModellenErkennen von n [...] n und Error-Correction ModelleKointegration im EingleichungsmodellMultivariate KointegrationPrognosen mit Error-Correction ModellenErstellen von PrognosemodellenVorgehensweise bei der Konstruktion eines PrognosemodellsBeurteilung der Prognosegüte des ModellsVermeidung häufiger Fehler (z. B. Data Mining)Zielgruppen
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Weiterbildung // 20.06.2002
>Vektor-Autoregressive ModelleModellstruktur und ModellschätzungKausalitätstests und dynamische Analyse der EinflussfaktorenPrognosen mit VAR-ModellenErkennen von n [...] Error-Correction ModellenErstellung von PrognosemodellenVorgehensweise bei der Konstruktion eines PrognosemodellsBeurteilung der Prognosegüte des ModellsVermeidung häufiger [...] Kointegration und Error-Correction ModelleBedeutung der Kointegration für Modellbildung und PrognoseKointegration im EingleichungsmodellMultivariate KointegrationPrognosen
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Weiterbildung // 23.06.2003
>Vektor-Autoregressive ModelleModellstruktur und ModellschätzungKausalitätstests und dynamische Analyse der EinflussfaktorenPrognosen mit VAR-ModellenErkennen von n [...] n und Error-Correction ModelleKointegration im EingleichungsmodellMultivariate KointegrationPrognosen mit Error-Correction ModellenErstellen von PrognosemodellenVorgehensweise bei der Konstruktion eines PrognosemodellsBeurteilung der Prognosegüte des ModellsVermeidung häufiger Fehler (z. B. Data Mining)Zielgruppen
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Weiterbildung // 02.02.2004
vektorautoregressive Modelle (VAR-Modelle)Auswertung der Modelle anhand von Impulse-Response-Funktionen und der Varianz-ZerlegungZusammenhang zwischen VAR-Modellen und Granger-Kausali [...] tätEinführung in strukturelle VAR-ModelleAnwendungsbeispiele anhand der Software EViews 4ZielgruppenPersonen, die sich mit dem EU-Recht sowie Umweltthemen beschäftigen
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Weiterbildung // 22.01.2004
tor-Autoregressive ModelleModellstruktur und ModellschätzungGranger-Kausalitätstests und dynamische Analyse der EinflussfaktorenPrognosen mit VAR-ModellenErkennen von [...] on und Erros-Correction ModelleKointegration im EIngleichsmodellMultivariate KointegrationPrognosen mit Error-Correction ModellenErstellung von PrognosemodellenVorgehensweise bei der Konstruktion eines PrognosemodellsBeurteilung der PrognosegüteVermeidung häufiger Fehler (Data Mining)MethodenVorträge, Übungen am PC
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Weiterbildung // 29.04.2004
tor-Autoregressive ModelleModellstruktur und ModellschätzungGranger-Kausalitätstests und dynamische Analyse der EinflussfaktorenPrognosen mit VAR-ModellenErkennen von [...] on und Erros-Correction ModelleKointegration im EIngleichsmodellMultivariate KointegrationPrognosen mit Error-Correction ModellenErstellung von PrognosemodellenVorgehensweise bei der Konstruktion eines PrognosemodellsBeurteilung der PrognosegüteVermeidung häufiger Fehler (Data Mining)MethodenVorträge, Übungen am PC
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Weiterbildung // 19.03.2003
Schätzungen des Potential-Outputs und der Output-LückeVAR-Modelle, Kointegration, VECM, strukturelle VAR-ModelleKalman-Filter und Modelle mit zeitlich variierenden Parametern
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Weiterbildung // 09.05.2011
en Modellen (VAR) zur Modellierung und Prognose von Finanzmarktzeitreihen kennen. Vektor-Autoregressive Modelle sind ein weit verbreitetes, schnell zu implementierendes Instrument zur Modellierung, Analyse
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Weiterbildung // 04.05.2009
en Modellen (VAR) zur Modellierung und Prognose von Finanzmarktzeitreihen kennen. Vektor-Autoregressive Modelle sind ein weit verbreitetes, schnell zu implementierendes Instrument zur Modellierung, Analyse