Zeitreihenanalyse

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Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse gewinnen in den Sozial- und Geschichtswissenschaften an Bedeutung, da immer mehr Zeitreihen-Daten verfügbar werden und dynamische Analysemodelle erforderlich sind, um strukturelle Zusammenhänge zu erkennen und Kausalhypothesen zu überprüfen. Das Lehrbuch bietet eine anwendungsorientierte Einführung für Studierende, Lehrende und Forschungspraktiker, die lediglich Basiskenntnisse der deskriptiven und schließenden Statistik voraussetzt. Es beginnt mit klassischen Verfahren zur Zerlegung von Zeitreihen in Komponenten wie Trend und Zyklus. Anschließend werden Zeitreihen als stochastische Prozesse im Rahmen des Box/Jenkins-Ansatzes (ARIMA-Modelle) modelliert. Weiterhin werden Zeitreihen als abhängige Variablen behandelt, deren Verlauf durch Ereignisse oder andere stochastische Prozesse beeinflusst wird. Die dynamische Analyse struktureller Zusammenhänge erfolgt sowohl in ökonometrischen Regressionsmodellen als auch innerhalb des Box/Jenkins-Ansatzes (Transferfunktionsmodelle). Im letzten Kapitel werden die Modelle erweitert, um wechselseitige Kausalbeziehungen zu identifizieren. Die Verfahrensschritte werden durch Beispiele aus der Forschungspraxis veranschaulicht. Die entsprechenden Zeitreihen sind online verfügbar, ebenso wie ein Programmpaket mit Analyseverfahren, das Standard-Pakete wie SPSS ergänzt.