Modellwahl und dynamische Abhängigkeitsstrukturen (C01)

• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung von 2009 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 68236791

Dieses Projekt entwickelt neue statistische Modelle und Verfahren der Modellwahl für hochdimensionale dynamische Datenstrukturen. Schwerpunkte sind Modellvalidierung für funktionale Daten unter komplexen und zeitvariablen Abhängigkeitsstrukturen, neue Resampling-Methoden für langzeitabhängige Daten, multivariate Quantilsregression, Übergänge von schwacher zu starker Abhängigkeit und die Identifikation von stationären und nicht-stationären Phasen. Mit Hilfe von Copula-Periodogrammen werden neue Goodness-of-Fit Tests konstruiert und grafische Werkzeuge zur Identifikation von geeigneten Modellen und stationären Phasen bereitgestellt.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 823: Statistik nichtlinearer dynamischer Prozesse
• Antragstellende Institution: Technische Universität Dortmund
• Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter: Professor Dr. Herold Dehling; Professor Dr. Holger Dette; Professorin Dr. Angelika Rohde, bis 6/2017