AR(p)-Prozess
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autoregressiver Prozess p-ter Ordnung. Ein stochastischer Prozess heißt AR(p), wenn seine Realisation im Zeitpunkt t linear nur von seinen p gewichteten Vergangenheitswerten und einem weißen Rauschen abhängt.
Ein autoregressiver Prozess erster Ordnung (AR(1)), ist demzufolge ein stochastischer Prozess, dessen Realisation im Zeitpunkt t, Xt, nur von seiner mit β1 gewichteten Realisation im Zeitpunkt t–1, Xt–1, und einem weißen Rauschen εt abhängt, d.h. Xt = β0 + β1Xt–1 + εt gilt. Ist das Gewicht β1 gleich eins, spricht man von einem Random Walk. Ist zudem β0 ≠ 0, liegt ein sog. Random Walk mit Drift vor.
Ein autoregressiver Prozess erster Ordnung (AR(1)), ist demzufolge ein stochastischer Prozess, dessen Realisation im Zeitpunkt t, Xt, nur von seiner mit β1 gewichteten Realisation im Zeitpunkt t–1, Xt–1, und einem weißen Rauschen εt abhängt, d.h. Xt = β0 + β1Xt–1 + εt gilt. Ist das Gewicht β1 gleich eins, spricht man von einem Random Walk. Ist zudem β0 ≠ 0, liegt ein sog. Random Walk mit Drift vor.
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Interne Verweise
AR(p)-Prozess
Aggregation
Autokorrelation
Bestimmtheitsmaß
Endogenität
F-Test für das multiple Regressionsmodell
Fixed-Effects-Modell
Kleinstquadratemethode, gewöhnliche
Paneldaten und Paneldatenmodelle
Regressionsmodell
Residuen
Simulation
Stationarität
Struktur
Trend
Variable, endogene
Variable, exogene
Wald-Test
Ökonometrie
ökonometrisches Modell
eingehend
AR(p)-Prozess
ausgehend
eingehend
- Angebotsschock
- ARIMA(p,d,q)-Prozess
- ARMA(p,q)-Prozess
- Autokorrelationsfunktion, partielle
- autoregressives Modell
- Box-Jenkins-Verfahren
- DSGE-Modelle
- Durbin-Watson-Autokorrelationstest
- Dynamische makroökonomische Systeme
- Einheitswurzeltest
- extrinsische Dynamik
- GARCH(p,q)-Modell
- Impuls-Antwort-Folgen
- Invertierbarkeit
- Neukeynesianische Makroökonomik, dynamisches Grundmodell
- Neukeynesianische Makroökonomik, optimale geldpolitische Reaktion
- Random Walk
- Vektorautoregressionsmodell
- Zeitreihenmodelle
AR(p)-Prozess
ausgehend