Publikationstyp: Konferenz: Paper
Art der Begutachtung: Peer review (Abstract)
Titel: Forecasting correlation structures
Autor/-in: Schüle, Martin
Ott, Thomas
Schwendner, Peter
Tagungsband: Proceedings of the 2016 international symposium on nonlinear theory and its applications
Angaben zur Konferenz: 2016 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2016), Yugawara, Japan, 27-30 November 2016
Erscheinungsdatum: 2016
Verlag / Hrsg. Institution: IEICE
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Complex systems; Forecasting; Econometrics
Fachgebiet (DDC): 500: Naturwissenschaften und Mathematik
Zusammenfassung: Often the signature of a complex system is a couple of empirically found time series. As the exact processes generating these series are often unknown, one contents oneself with mere data analysis, i.e., an analysis of the statistical features of the time series. Beyond the individual statistical characteristics of the time series, a key tool to investigate the structural behaviour of the complex system is considering the correlation structure, i.e. the system of pairwise correlations between the time series.
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/13153
Volltext Version: Publizierte Version
Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): Lizenz gemäss Verlagsvertrag
Departement: School of Management and Law
Organisationseinheit: Institut für Angewandte Simulation (IAS)
Enthalten in den Sammlungen:Publikationen School of Management and Law

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