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Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse gewinnen auch in den Sozial- und Geschichtswissenschaften zunehmend an Bedeutung. Zum einen werden immer mehr Zeitreihen-Daten verfugbar, zum anderen wachst die Einsicht, dass in vielen Bereichen dynamische Analysemodelle erforderlich sind, wenn strukturelle Zusammenhange aufgedeckt und Kausalhypothesen uberpruft werden sollen. Das Lehrbuch ist als anwendungsorientierte Einfuhrung fur Studierende, Lehrende und Forschungspraktiker konzipiert worden; vorausgesetzt werden lediglich Basiskenntnisse der deskriptiven und schliessenden Statistik, wie sie ublicherweise in den Methoden-Curricula sozialwissenschaftlicher Facher vermittelt werden.
Ausgangspunkt sind die klassischen Verfahren der Zerlegung von Zeitreihen in verschiedene Komponenten (wie Trend und Zyklus). Im zweiten Schritt werden die Zeitreihen als stochastische Prozesse interpretiert, die im Rahmen des Box/Jenkins-Ansatzes modelliert werden koennen (sog. ARIMA-Modelle). Im dritten Schritt werden einzelne Zeitreihen als abhangige Variablen (Output-Reihen) behandelt, deren Verlauf entweder durch bestimmte Ereignisse oder Massnahmen (Interventionsanalyse, Evaluationsforschung) oder durch andere stochastische Prozesse (Input-Reihen) kurz- oder langerfristig beeinflusst wird. Die dynamische Analyse der strukturellen Zusammenhange wird sowohl im Rahmen der oekonometrischen Regressionsmodelle als auch innerhalb des Box/Jenkins-Ansatzes (sog. Transferfunktionsmodelle) behandelt. Im letzten Kapitel werden diese Modelle dahingehend erweitert, dass sie auch wechselseitige Kausalbeziehungen (Ruckkopplungen) identifizieren und darstellen koennen.
Die jeweiligen Verfahrensschritte werden anhand von Beispielen aus der Forschungspraxis erlautert. Die entsprechenden Zeitreihen sind online verfugbar, wie auch ein Programmpaket mit Analyseverfahren, die das Angebot von Standard-Paketen wie SPSS erganzen.
