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Kurs

Zeitreihenanalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 01/2026

Dieser Kurs macht dich mit zentralen Techniken vertraut, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

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RProbability & Statistics

4 Std.

16 Videos

58 Übungen

4,600 XP

61,203

Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Viele Phänomene in unserem Alltag, wie zum Beispiel die Entwicklung von Aktienkursen, werden in Intervallen über einen Zeitraum gemessen. Methoden der Zeitreihenanalyse sind äußerst hilfreich, um diese speziellen Datentypen zu untersuchen. In diesem Kurs lernst du zentrale Konzepte und Techniken der Zeitreihenanalyse kennen.

Voraussetzungen

1

Explorative Analyse von Zeitreihendaten

In diesem Kapitel erfährst du, wie du Zeitreihendaten in R strukturierst und visualisierst. Du lernst mehrere vereinfachende Annahmen kennen, die in der Zeitreihenanalyse weit verbreitet sind, sowie typische Merkmale finanzieller Zeitreihen.

Willkommen zum Kurs!

Roh-Zeitreihen erkunden

Einfache Zeitreihendiagramme

Was sagt uns der Zeitindex?

Abtastfrequenz

Ermitteln der Stichprobenfrequenz

Wann ist die Stichprobenfrequenz exakt?

Fehlende Werte

Grundlegende Zeitreihenobjekte

Ein Zeitreihenobjekt mit ts() erstellen

Prüfen, ob ein Objekt eine Zeitreihe ist

Eine Zeitreihe plotten

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2

Vorhersagen treffen

In diesem Kapitel spürst du Trends auf und lernst das White-Noise-(WN)-Modell, das Random-Walk-(RW)-Modell und die Definition stationärer Prozesse kennen.

Trends erkennen!

Zufällig oder nicht zufällig?

Wie heißt dieser Trend?

Trendentfernung in der Variabilität durch logarithmische Transformation

Trends im Niveau durch Differenzieren entfernen

Saisonale Trends mit saisonaler Differenzierung entfernen

Das White-Noise-Modell (WN)

White-Noise-Modell simulieren

White-Noise-Modell schätzen

Das Random-Walk-(RW)-Modell

Das Random-Walk-Modell simulieren

Random-Walk-Modell mit Drift simulieren

Das Random-Walk-Modell schätzen

Stationäre Prozesse

Stationär oder nicht?

Sind das Weißrauschmodell oder das Random-Walk-Modell stationär?

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3

Korrelationsanalyse und Autokorrelationsfunktion

In diesem Kapitel wiederholst du den Korrelationskoeffizienten, nutzt ihn zum Vergleich zweier Zeitreihen und wendest ihn auch als Autokorrelation an, um eine Zeitreihe mit ihrer Vergangenheit zu vergleichen. Du lernst die Autokorrelationsfunktion (ACF) kennen und übst, Autokorrelationen für Zeitreihendaten zu schätzen und zu visualisieren.

Streudiagramme

Anlagepreise vs. Anlagerenditen

Merkmale finanzieller Zeitreihen

Paare von Daten plotten

Kovarianz und Korrelation

Stichprobenkovarianzen und -korrelationen berechnen

Schätze den Korrelationskoeffizienten

Autokorrelation

Autokorrelationen berechnen

Die Autokorrelationsfunktion

Die Autokorrelationsfunktion visualisieren

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4

Autoregression

In diesem Kapitel lernst du das autoregressive (AR-)Modell und einige seiner grundlegenden Eigenschaften kennen. Außerdem übst du, das AR-Modell in R zu simulieren und zu schätzen und vergleichst das AR-Modell mit dem Random-Walk-(RW-)Modell.

Das autoregressive Modell

Das autoregressive Modell simulieren

Schätze die Autokorrelationsfunktion (ACF) für eine Autoregression

Persistenz und Anti-Persistenz

Vergleiche Random-Walk- (RW) und autoregressive (AR) Modelle

Schätzung und Prognose des AR-Modells

Schätze das autoregressive (AR) Modell

Einfache Prognosen aus einem geschätzten AR-Modell

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5

Ein einfaches gleitendes Mittel

In diesem Kapitel lernst du das einfache Moving-Average-(MA-)Modell und einige seiner grundlegenden Eigenschaften kennen. Außerdem übst du, das MA-Modell in R zu simulieren und zu schätzen und vergleichst das MA-Modell mit dem autoregressiven (AR-)Modell.

Das einfache gleitende Durchschnittsmodell

Das einfache gleitende Durchschnittsmodell simulieren

Autokorrelationsfunktion (ACF) für ein gleitendes Mittel schätzen

Schätzung und Prognose des MA-Modells

Einfaches gleitendes Durchschnittsmodell schätzen

Einfache Prognosen aus einem geschätzten MA-Modell

AR- und MA-Modelle vergleichen

AR- vs. MA-Modelle

Erkenne das Modell am Zeitreihenplot

Erkenne das Modell am ACF-Plot

Glückwunsch!

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Zeitreihenanalyse in R

Kurs
abgeschlossen

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