[Statlist] talk on statistics

[Christina Kuenzli]

                  ETH and University of Zurich 

                           Proff. 
         A.D. Barbour - P. Buehlmann - F. Hampel - L. Held
            H.R. Kuensch - M. Maathuis - S. van de Geer

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           We are glad to announce the following talk
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      14. März 2008,     15.15-17.00   LEO C 6

      Prognoseperformance: Methodische Ueberlegungen zum Gewinner
      der NN3-Forecasting Competition

      Marc Wildi, ZHAW Winterthur

In der NN3-competition
(http://www.neural-forecasting-competition.com/NN3/results.htm) mussten 111
oekonomische Monatsreihen mit Laengen zwischen 50 und 110 Beobachtungen
eins bis 18-Schritte in die Zukunft prognostiziert werden. Traditionelle
Identifikations-, Schaetz- und Diagnosekriterien in der Zeitreihenanalyse
beruhen auf Eigenschaften der kurzfristigen in-sample
Einschrittprognoseperformance  -dabei wird haeufig die quadratische 
Fehlernorm verwendet-. Leider koennen diese Optimierungskriterien die
Struktur praxisrelevanter Anwendungen nur selten optimal abbilden. Im
Vortrag wird der methodische Ansatz des Gewinners der NN3-competition
vorgestellt. Als Ausgangspunkt dazu dient ein `adaptives' Modell, mit
Hilfe dessen eine Zeitreihe in Komponenten (via eines
Zustandsraummodelles) zerlegt wird. Allerdings werden bei der Herleitung
der Prognosefunktion grundlegende methodische Aenderungen am traditionellen
`pseudo-Maximum-Likelihood' Optimierungs-(Schaetz-)kriterium
vorgenommen. Im Vortrag wird auf die Auswahl der Fehlernorm, auf die
Beruecksichtigung  der out-of-sample Mehrschrittprognoseleistung, auf die
Bestimmung der `optimalen' Adaptivitaet, auf die Prognosekombination sowie
auf ein neue `selbstheilende' Struktur des Schaetzkriteriums eingegangen. 
    
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Christina Kuenzli            <kuenzli at stat.math.ethz.ch>
Seminar fuer Statistik      
Leonhardstr. 27,  LEO D11      phone: +41 (0)44 632 3438         
ETH-Zentrum,                   fax  : +41 (0)44 632 1228 
CH-8092 Zurich, Switzerland        http://stat.ethz.ch/~    
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