In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven...

We propose a bivariate structural time series framework to decompose GDP and the unemployment rate into their trend, cyclical, and irregular components. We implement Okun's law by a generalised version of the common cycles restriction allowing for a phase shift between the two cycles and add a...

In investigations on the behaviour of robust estimators, typically their consistency and their asymptotic normality are studied as a necessity. Their rates of convergence, however, are often given less weight. We show here that the rate of convergence of a multivariate robust estimator to its...

Der vorliegende Beitrag zielt auf die Diskussion der Zeitreiheneigenschaft der Integration im Hinblick auf die Spezifikation von Fehlerkorrekturmodellen (ECM) ab. Die Erörterungen basieren auf einem einfachen Modell zur Geldangebotsentscheidung, dem ein dynamisches Optimierungsmodell in...