Die Digitalisierung der Produktions- und Arbeitswelt schreitet voran und dürfte zu profunden Änderungen auf dem Arbeitsmarkt führen. Da es in Deutschland große regionale Diskrepanzen hinsichtlich der Wirtschafts- und Berufsstruktur gibt und sich die Regionen auch weiterhin verschieden...

Als Reaktion auf die wirtschaftlichen Folgen der Covid-19-Pandemie planen die Vereinigten Staaten von Amerika mehrere Konjunktur- und Investitionsprogramme (KIP) in einem Gesamtumfang von mehr als 5 Billionen Euro in den kommenden Jahren. Da die USA einer der wichtigsten Handelspartner...

Die Digitalisierung der Produktions- und Arbeitswelt schreitet voran und dürfte zu profunden Änderungen auf dem Arbeitsmarkt führen. Da es in Deutschland große regionale Diskrepanzen hinsichtlich der Wirtschafts- und Berufsstruktur gibt und sich die Regionen auch weiterhin verschieden...

Als Reaktion auf die wirtschaftlichen Folgen der Covid-19-Pandemie planen die Vereinigten Staaten von Amerika mehrere Konjunktur- und Investitionsprogramme (KIP) in einem Gesamtumfang von mehr als 5 Billionen Euro in den kommenden Jahren. Da die USA einer der wichtigsten Handelspartner...

This paper offers a new method for estimation and forecasting of the linear and nonlinear time series when the stationarity assumption is violated. Our general local parametric approach particularly applies to general varying-coefficient parametric models, such as AR or GARCH, whose coefficients...

In the ideal Black-Scholes world, financial time series are assumed 1) stationary (time homogeneous) and 2) having conditionally normal distribution given the past. These two assumptions have been widely-used in many methods such as the RiskMetrics, one risk management method considered as...

Over recent years, study on risk management has been prompted by the Basel committee for regular banking supervisory. There are however limitations of some widely-used risk management methods that either calculate risk measures under the Gaussian distributional assumption or involve numerical...

Measuring dependence in a multivariate time series is tantamount to modelling its dynamic structure in space and time. In the context of a multivariate normally distributed time series, the evolution of the covariance (or correlation) matrix over time describes this dynamic. A wide variety of...

In this paper we carry over the concept of reverse probabilistic representations developed in Milstein, Schoenmakers, Spokoiny (2004) for diffusion processes, to discrete time Markov chains. We outline the construction of reverse chains in several situations and apply this to processes which are...

This paper presents a new method for spatially adaptive local likelihood estimation which applies to a broad class of nonparametric models, including the Gaussian, Poisson and binary response models. The main idea of the method is given a sequence of local likelihood estimates ("weak"...