Beichert, Juergen1982-12-282020-05-202022-11-262020-05-202022-11-261981https://orlis.difu.de/handle/difu/492423Der erste Teil der Arbeit behandelt die Theorie stochastischer Prozesse und ihre Abbildung durch ARIMA-Modelle, aufbauend auf das Standardwerk von Box-Jenkins, sowie die einzelnen Schritte der Modellentwicklung für eine Zeitreihe: von der Datentransformation über die Modelltyp-Identifizierung, die Parameterschätzung und Modellkontrolle bis zur Modellmodifizierung.Im zweiten Teil wird der Prozeß der Modellentwicklung am Beispiel von fünf Zeitreihen vorgeführt.Die Zeitreihen monatlicher Zuzüge, Wegzüge und Umzüge sowie der monatlichen Geburtenzahlen entstammen den statistischen Jahresberichten der Stadt Karlsruhe.Für die Daten von Januar 1970 bis Dezember 1976 wird jeweils ein passendes Modell entwickelt, dessen Prognose bis Ende 1979 mit der tatsächlichen Entwicklung verglichen wird.Ähnlich wird bei der fünften Zeitreihe verfahren, die aus Erhebungen zum Verkehrsverhalten beruht.Da die Identifizierung des aus der Familie der ARIMA-Modelle geeignetsten Modelltyps nicht automatisch vom Programmsystem geleistet wird, sondern sich iterativ durch Mensch-Maschine-Aktion vollzieht, ist die Dokumentation des Entscheidungsprozesses des Analytikers besonders aufschlußreich. gk/difuBevölkerungsprognoseBevölkerungsentwicklungZeitreiheWanderungModellUmzugTheorieMethodeGraue Literatur074787