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dc.contributor.advisor Zucchini, Walter Prof. Dr. de
dc.contributor.author Stadie, Andreas de
dc.date.accessioned 2013-01-31T08:19:36Z de
dc.date.available 2013-01-31T08:19:36Z de
dc.date.issued 2003-02-27 de
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-000D-F26B-D de
dc.description.abstract Die Arbeit untersucht die Verwendung von Pseudo-Residuen zur Beurteilung der Anpassungsgüte von stochastischen Modellen. Gegenüber traditioneller Weise verwendeten Residuen besitzen Pseudo-Residuen drei wesentliche Vorteile: Sie sind bei der Beurteilung einer Vielzahl unterschiedlicher Modellarten einsetzbar. Bei der Betrachtung diskreter Daten wird auf eine Approximation in Form von Punktresiduen verzichtet, indem die Pseudo-Residuen als Intervalle definiert werden. Ihre exakte Verteilung unter Gültigkeit des Modells ist (bei Kenntnis der Modellparameter) bekannt, so dass sowohl eine gemeinsame Analyse der Residuen (zur generellen Beurteilung des Modells) als auch die Beurteilung von Residuen einzelner Beobachtungen (zur Identifikation von Ausreißern) objektiv erfolgen kann. Ferner besitzen Pseudo-Residuen eine aussagekräftige Interpretation und sind einfach mit Hilfe statistischer Standardsoftware zu berechnen. Die Verwendung der Pseudo-Residuen zur Beurteilung stochastischer Modelle wird für verallgemeinerte lineare Modelle, Modelle für Renditezeitreihen und multivariate Verteilungen beschrieben. Jeweils werden Analysemethoden beschrieben, die Fehler der zu beurteilenden Modelle aufdecken und somit hilfreiche Informationen für eine gezielte Umformulierung des Modells liefern. Dazu werden eine Reihe von graphischen Methoden entwickelt, mit denen in speziellen Modellsituationen die Anpassungsgüte beurteilt werden kann. Es wird dargestellt, wie die Pseudo-Residuen zur Konstruktion von simultanen Konfidenzbändern für einen QQ-Plot und zur Kalibrierung von Zeitreihenmodellen verwendet werden können. Um den Einfluss der Parameterschätzung zu berücksichtigen, wird eine Kalibrierung der Pseudo-Residuen vorgeschlagen. Die Arbeit enthält eine Vielzahl von Anwendungsbeispielen zur Illustration der beschriebenen Methoden. Eine R-library, in der die Programme zur Anwendung der Methoden implementiert sind, wird bereitgestellt. de
dc.format.mimetype application/pdf de
dc.language.iso ger de
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ de
dc.title Überprüfung stochastischer Modelle mit Pseudo-Residuen de
dc.type doctoralThesis de
dc.title.translated Assessing probability models using pseudo-residuals de
dc.contributor.referee Zucchini, Walter Prof. Dr. de
dc.date.examination 2003-02-05 de
dc.subject.dnb 15 Statistik de
dc.subject.gok LC de
dc.description.abstracteng In this thesis we investigate the application of pseudo-residuals for assessing the fit of probability models. Pseudo-residuals enjoy three important advantages over traditional residuals: They are applicable to a wide variety of different types of models. For discrete-valued observations they are defined as intervals, thereby avoiding the approximations associated with point residuals. Their exact distribution under the model is known (when the model parameters are assumed to be known). This enables one to objectively examine them either jointly (to assess the general fit of the model) or individually (to identify outliers). Pseudo-residuals have a meaningful and simple interpretation, and are easy to compute using standard statistical software. Their application is considered in detail, and illustrated, in the contexts of generalized linear models, financial time series models and multivariate distributions. In each case it is shown how the analysis of pseudo-residuals provides detailed information about the weaknesses of tentatively proposed models, thereby giving useful indications on how the latter need to be reformulated and improved. For this purpose several new graphical methods are introduced that can be used to evaluate the fit of models in special situations. It is shown, for example, how pseudo-residuals can be used to construct simultaneous confidence bands for quantile-quantile-plots, or to calibrate, and thereby improve, the forecast distributions of time series models. A calibration procedure is proposed that takes account of the effect of the parameter estimation. The thesis contains several examples of application to illustrate the methods described. The software needed to apply the methods is supplied in the form of an R-library. de
dc.contributor.coReferee Böker, Fred Prof. Dr. de
dc.contributor.thirdReferee Bloech, Jürgen Prof. Dr. Dr. h.c. de
dc.subject.topic Economics and Management Science de
dc.subject.ger Residuen de
dc.subject.ger Modellüberprüfung de
dc.subject.ger Verallgemeinerte lineare Modelle de
dc.subject.ger Zeitreihenmodelle de
dc.subject.ger multivariate Verteilungen de
dc.subject.ger QQ-Plots de
dc.subject.ger R de
dc.subject.eng residuals de
dc.subject.eng model checking de
dc.subject.eng generalized linear models de
dc.subject.eng time series models de
dc.subject.eng multivariate distributions de
dc.subject.eng qq-plots de
dc.subject.eng R de
dc.subject.bk 31.73 de
dc.identifier.urn urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-551-5 de
dc.identifier.purl webdoc-551 de
dc.identifier.ppn 362832234 de

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