Räumliche und räumlich-zeitliche GARCH Modelle

Led by:  Prof. Dr. Philipp Otto
Team:  Anna Malinovskaya
Year:  2019
Funding:  Deutsche Forschungsgemeinschaft
Is Finished:  yes

Das Projekt beschäftigt sich mit einem Teilgebiet der räumlichen Statistik, die sich insbesondere mit der Analyse von Zufallsprozessen im Raum befasst. Bei der Analyse solcher Prozesse lässt sich häufig feststellen, dass Beobachtungen, die sich in räumlicher Nähe zueinander befinden, ähnlich sind. Wenn beispielsweise die Grundstückspreise in einer Gemeinde hoch sind, so lassen sich auch hohe Preise in den umliegenden Gemeinden erwarten. Neben dieser räumlichen Abhängigkeit in der Höhe der Beobachtungen lässt sich auch eine räumliche Abhängigkeit in der Streuung der Beobachtungen sowie der bedingten Heteroskedastizität feststellen. In dem Projekt sollen Modelle hierfür entwickelt und erweitert werden. Die räumlichen Modelle bilden dabei eine Analogie zu dem ARCH-Modell von Robert F. Engle (1982) in der Zeitreihenanalyse, der hierfür 2003 mit dem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften geehrt wurde.

Project publications

  • Malinovskaya, A., Killick, R., Leeming, K., and Otto, P. (2020): Statistical monitoring of European cross-border physical electricity flows using novel temporal edge network processes.
    DOI: doi.org/10.48550/arXiv.2312.16357
    arXiv: 2312.16357
  • Malinovskaya, A., Mozharovskyi, P. and Otto, P. (2023): Statistical process monitoring of artificial neural networks.Technometrics, 66(1), pp. 104-117
    DOI: doi.org/10.1080/ 00401706.2023.2239886