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Untersuchung zur Parameterschätzung in SETAR-Modellen formatIsbn:Softcover - 9783838623610 -- Prescriptive Grammar: A ReappraisalInhaltsangabe: Einleitung: Viele Datenreihen (z. B. aus konomie oder Medizin) weisen nichtlineares Verhalten, wie natrliche Sttigungserscheinungen und Zykliken, auf und lassen sich daher durch lineare AR Modelle nicht hinreichend gut beschreiben. Das SETAR Modell (self exciting threshold autoregressive model) bildet diese Eigenschaften besonders gut ab. Die vorliegende Arbeit ist fr den Praktiker geschrieben, der SETAR Modelle schtzen und mit ihnen