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"This paper analyses the evolution of the French pension system from the mid-nineteenth century to the current period. Competing or complementary hypotheses that can explain the long-run rise in pension expenditure are discussed. The determinants that appear to offer the best explanation for the evolution of pension expenditure are economic growth, the process of industrialization and ageing. The time series related to these determinants are cointegrated over the long run. A multivariate model is estimated in order to assess the long-run elasticities between the pension expenditure and its main determinants." (author's abstract)

A large portion of research in time series analysis addresses questioning specific components like trend, cycle or seasonal behavior. Although there is a vast number of publications, only a small amount focuses on the research of irregularities, which are supposed to be within time series - especially in long-term data. Thus this paper focuses on detection of those irregularities and to illustrate the importance of breakpoint estimation. The underlying research theme is given by the discipline of Paleoclimatology. The investigation has been realized upon varved lake sediments as one of common proxydata in paleoclimatics. As the discipline provides insights in climate variability, questioning climate changes implies crucial information about mechanisms of rapid climate shifts. The paper shall also outline the importance of such information, since conducting time series modeling without interdisciplinary research constitutes an almost impossible tack. Consequently time series analysis turns out in a procedure of modeling supposed components - like trend, cycles or irregularities - of the underlying datagenerating process and to image those in an appropriate degree., Historical Social Research Vol. 37, No. 2 (2012): Special Issue: Political and Functional Elites in Post-Socialist Transformation: Central and East Europe since 1989/90 Starting Point and Frequency: Year: 1979, Issues per volume: 4, Volumes per year: 1

Um Data Replication and Reproducibility von Forschungsergebnissen systematisch so sicherzustellen wie dies notwendig ist und in den Lehrbüchern steht, muss im Selbstverständnis und Agieren aller am Forschungs- und Publikationsprozess beteiligten Akteure sich etwas ändern. Und dafür engagieren sich Organisationen wie der RatSWD und seine Partner. Durch das Zusammenbringen aller Akteure wird versucht gemeinsame und dadurch von allen getragene Lösungen zu finden und Entwicklungen anzustoßen. In einem eigenen Forschungsprojekt (EDaWax) versuchen Mitglieder des RatSWD zu ergründen unter welchen Bedingungen die oben genannten Akteure zusammengebracht werden können (vgl.: http://www.edawax.de). In der Zusammenarbeit von Forschern, Forschungsförderern und Fachzeitschriften liegt der Schlüssel - ansonsten werden wir weiter ein Karussell der Begründungen dafür erleben, warum Wissenschaft im 21. Jahrhundert oft noch unwissenschaftlich ist und trotzdem niemand Schuld hat: Die Wissenschaftler alleine können es nicht ändern, weil sie Anreizsystemen ihrer Disziplinen unterliegen, diese sind wiederum mit den wirtschaftlichen Interessen der jeweiligen (Fach)verlage verknüpft, in deren Journals man publizieren muss. Dies hinzunehmen sollte der akademischen Elite eigentlich nicht ausreichen.

Time series archives of remotely sensed data offer many possibilities to observe and analyse dynamic environmental processes at the Earth- surface. Based on these hypertemporal archives, which offer continuous observations of vegetation indices, typically at repetition rates from one to two weeks, sets of phenological parameters or metrics can be derived. Examples of such parameters are the beginning and end of the annual growing period, as well as its length. Even though these parameters do not correspond exactly to conventional observations of phenological events, they nevertheless provide indications of the dynamic processes occurring in the biosphere. The development of robust algorithms for the derivation of phenological metrics can be challenging. Currently, such algorithms are most commonly based on digital filters or the Fourier analysis of time series. Polynomial spline models offer a useful alternative to existing methods. The possibilities of using spline models in the analytical description of time series are numerous, and their specific mathematical properties may help to avoid known problems occurring with the more common methods for deriving phenological metrics. Based on a selection of different polynomial spline models suitable for the analysis of remotely sensed time series of vegetation indices, a method to derive various phenological parameters from such time series was developed and implemented in this work. Using an example data set from an intensively used agricultural area showing highly dynamic variations in vegetation phenology, the newly developed method was verified by a comparison of the results of the spline based approach to the results of two alternative, well established methods., Zeitreihen-Archive von Fernerkundungssatelliten zur Umweltbeobachtung bieten vielfältige Möglichkeiten, um die an der Erdoberfläche ablaufenden Prozesse in ihrer räumlichen und zeitlichen Dynamik zu erfassen. Aus den Aufnahmen hypertemporaler Erdbeobachtungssatelliten, zu kontinuierlichen Zeitreihen von Vegetationsindizes mit einer ein- bis zweiwöchigen Wiederholrate zusammengestellt, können phänologische Parameter oder Metriken abgeleitet werden, wie zum Beispiel der Beginn und das Ende einer jährlichen Wachstumsperiode, sowie deren Länge. Obwohl diese phänologischen Parameter nicht genau den konventionell beobachteten phänologischen Ereignissen entsprechen, so bieten sie doch Anhaltspunkte für die in der Biosphäre ablaufenden dynamischen Prozesse. Eine Herausforderung in Bezug auf phänologische Metriken ist die Entwicklung robuster Algorithmen zu deren Ableitung. Die hierbei am häufigsten eingesetzten Verfahren sind digitale Filter und die Fourieranalyse von Zeitreihen. Polynomische Spline-Modelle bieten eine vielversprechende Alternative zu bereits bestehenden Verfahren, da sie durch ihre spezifischen mathematischen Eigenschaften einerseits dazu beitragen können, bereits bekannte Probleme bei anderen Verfahren zu vermeiden, und andererseits vielfältige Möglichkeiten zur analytischen Auswertung einer Zeitreihe bieten, um phänologische Metriken abzuleiten. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde auf Basis verschiedener Spline-Modelle, die für die Analyse fernerkundlich erhobener Zeitreihen geeignet sind, ein Ansatz entwickelt und implementiert, der es erlaubt, diese Modelle für die Berechnung phänologischer Metriken zu nutzen. Anhand eines Beispieldatensatzes eines intensiv landwirtschaftlich genutzten Gebietes mit hoher Vegetationsdynamik wurde der neu entwickelte Ansatz verifiziert, indem ein Vergleich mit zwei alternativen, bereits etablierten Verfahren zur Berechnung phänologischer Parameter aus Fernerkundungsdaten durchgeführt wurde.

Wie schon die ersten Bände des Handbuchs bietet auch die Neuauflage einen umfassenden Datenanhang mit einer breiten Palette an zentralen, zum Teil auch international vergleichenden Arbeitsmarktindikatoren. Erstmals wurden hier auch Kennziffern zur sozialen Grundsicherung aufgenommen. Dieser ist dem Handbuch als CD beigelegt bzw. steht im Internet zum kostenlosen Download zur Verfügung.

Der Datenservice Historische Studien ist Teil des Datenarchivs für Sozialwissenschaften (DAS). Der Studien- und Datenbestand dieses Bereiches zeichnet sich durch eine hohe Qualität aus. Einen bedeutenden Schwerpunkt bilden Studien mit Zeitreihendaten. Sie stellen mittlerweile 70% des gesamten historischen Studienbestandes. Um der interessierten Öffentlichkeit einen komfortablen Zugang zu diesem umfangreichen Zeitreihen-Datenbestand zu bieten, wurde die Online-Datenbank histat von GESIS entwickelt und seit 2004 auf den GESIS-Seiten zugänglich gemacht. Zwischenzeitlich liegt histat in seiner 5. Version vor. Der vorliegende Report soll den Entstehungszusammenhang von histat erläutern, in die Menü-Führung einführen und Einblicke in das Prozedere der Datenaufbereitung für histat -Studien geben. Darüber hinaus wird die technische Struktur der Datenbank vorgestellt. The Data Service of Historical Studies is part of the Data Archive for Social Sciences (DAS). Data of historical studies are characterized by a high quality of the collected data. In the meantime the portion of studies with time series is about 70% of all historical studies. Therefore they became an important focus of the historical data collection. In order to offer a comfortable access to this comprehensive inventory of time series for the interested public, the online-database histat was developed by GESIS and published since 2004 via the GESIS-Web. Over the intervening years 5 versions of histat has been published. The report at hand deals with the context in which the database histat was created. Furthermore, an introduction to the menu navigation and a remarkable insight into the procedure of data preparation and processing according to archival standards is given. Additional we provide information on the technical structure of the data base.

"We suggest to use a factor model based backdating procedure to construct historical Euro-area macroeconomic time series data for the pre-Euro period. We argue that this is a useful alternative to standard contemporaneous aggregation methods. The paper investigates for a number of Euro-area variables whether forecasts based on the factorbackdated data are more precise than those obtained with standard area-wide data. A recursive pseudo-out-of-sample forecasting experiment using quarterly data and a forecasting period 2000Q1-2007Q4 is conducted. Our results suggests that some key variables (e.g. real GDP and in ation) can indeed be forecasted more precisely with the factor-backdated data." (author's abstract)

In dieser Arbeit wird das asymptotische Verhalten von empirischen U-Quantilen unter Abhängigkeit analysiert. U-Quantile sind eine Verallgemeinerung von Ordnungsstatistiken und haben Anwendung in der robusten Statistik. Weiterhin wollen wir auch verallgemeinerte lineare Statistiken untersuchen, also Linearkombinationen von U-Quantilen. Ein wichtiges Hilfsmittel für die Analyse der asymptotischen Verteilung von Quantilen ist die Bahadur-Darstellung, mit der ein Zusammenhang zur empirischen Verteilungsfunktion hergestellt wird. U-Quantile lassen sich auf diese Weise durch die empirische U-Verteilungsfunktion approximieren. Aus diesem Grund werden wir auch einige neue Resultate für U-Statistiken unter verschiedenen Mischungsbedingungen entwickeln. Wir werden sowohl punktweise also auch funktionale Versionen des zentralen Grenzwertsatzes, des Gesetzes des iterierten Logarithmus und des starken Invarianzprinzips für U-Quantile beweisen.

In dieser Arbeit wird das asymptotische Verhalten von empirischen U-Quantilen unter Abhängigkeit analysiert. U-Quantile sind eine Verallgemeinerung von Ordnungsstatistiken und haben Anwendung in der robusten Statistik. Weiterhin wollen wir auch verallgemeinerte lineare Statistiken untersuchen, also Linearkombinationen von U-Quantilen. Ein wichtiges Hilfsmittel für die Analyse der asymptotischen Verteilung von Quantilen ist die Bahadur-Darstellung, mit der ein Zusammenhang zur empirischen Verteilungsfunktion hergestellt wird. U-Quantile lassen sich auf diese Weise durch die empirische U-Verteilungsfunktion approximieren. Aus diesem Grund werden wir auch einige neue Resultate für U- Statistiken unter verschiedenen Mischungsbedingungen entwickeln. Wir werden sowohl punktweise also auch funktionale Versionen des zentralen Grenzwertsatzes, des Gesetzes des iterierten Logarithmus und des starken Invarianzprinzips für U-Quantile beweisen.

"Die geographische Verteilung und die Persistenz (das Beharrungsvermögen von Schocks) von regionalen bzw. lokalen Arbeitslosenquoten in heterogenen Volkswirtschaften (wie bspw. Deutschland) war in den vergangenen Jahren Gegenstand zahlreicher theoretischer und empirischer Studien. Besonderer Augenmerk lag auf den dynamischen Anpassungsprozessen der Arbeitslosigkeit und am durchschnittlichen Grad der Abhängigkeit der gegenwärtigen Arbeitslosigkeit (alternativ auch des GDP) von ihrer Verteilung in der Vergangenheit. Hier präsentieren wir einen neuen ökonometrischen Ansatz zur Analyse der Persistenz der Arbeitslosigkeit, welcher der regionalen Heterogenität und der räumlichen Autokorrelation in den Niveaus und der Dynamik Rechnung trägt. Zunächst diskutieren wir die Verwendung eines räumlichen Filters als Substitut für Fixe Effekte in einem Panel-Schätzansatz. Der räumliche Filter dient als Proxy für regionsspezifische Information (z.B. bzgl. der Ausstattung an natürlichen Ressourcen oder bzgl. der Größe des Marktes im Einzugsgebiet), die üblicherweise in fixen Effekten aufgefangen werden; analoges gilt für die Filtermodellierung der heterogenen Dynamik. Das vorgestellte Verfahren bietet den Vorteil, dass der räumliche Filter -durch parameter-sparsames Auffangen der Information, die räumliche Korrelation erzeugt- die Zahl der Freiheitsgrade erhöht, gleichzeitig auf zeitkonstante räumliche Korrelation in den Residuen kontrolliert und Einsicht gibt in die räumlichen Muster der regionalen Anpassungsprozesse. Es werden verschiedene Untersuchungen bzgl. der regionalen Muster in den heterogenen autoregressiven Parametern dargestellt, die mit Arbeitslosigkeitsdaten für die deutschen Kreise geschätzt werden. In der regionalen Arbeitslosigkeit finden wir einen allgemein hohen, dennoch recht heterogenen Grad an Persistenz." (Autorenreferat) "The geographical distribution and persistence of regional/local unemployment rates in heterogeneous economies (such as Germany) have been, in recent years, the subject of various theoretical and empirical studies. Several researchers have shown an interest in analysing the dynamic adjustment processes of unemployment and the average degree of dependence of the current unemployment rates or gross domestic product from the ones observed in the past. In this paper, we present a new econometric approach to the study of regional unemployment persistence, in order to account for spatial heterogeneity and/or spatial autocorrelation in both the levels and the dynamics of unemployment. First, we propose an econometric procedure suggesting the use of spatial filtering techniques as a substitute for fixed effects in a panel estimation framework. The spatial filter computed here is a proxy for spatially distributed region-specific information (e.g., the endowment of natural resources, or the size of the "home market") that is usually incorporated in the fixed effects parameters. The same argument applies for the spatial filter modelling of the heterogenous dynamics. The advantages of our proposed procedure are that the spatial filter, by incorporating region-specific information that generates spatial autocorrelation, frees up degrees of freedom, simultaneously corrects for time-stable spatial autocorrelation in the residuals, and provides insights about the spatial patterns in regional adjustment processes. We present several experiments in order to investigate the spatial pattern of the heterogeneous autoregressive parameters estimated for unemployment data for German NUTS-3 regions. We find widely heterogeneous but generally high persistence in regional unemployment rates." (author's abstract)

Vor dem Hintergrund des demographischen Wandels erfreuen sich stochastische Bevölkerungsprognosen wachsender Beliebtheit, denn sie liefern im Vergleich zu der für Vorausberechnungen häufig verwendeten Szenariotechnik ; eine wichtige Zusatzinformation: die prognostizierte Bevölkerung liegt innerhalb eines Schwankungsbereichs, dem eine Eintrittswahrscheinlichkeit zugeordnet werden kann. Allerdings erfordert dieser Ansatz lange Zeitreihen und detaillierte Informationen über die Determinanten der Bevölkerungsentwicklung (Fertilität, Mortalität und Nettomigration), die auf regionaler Ebene häufig nicht in ausreichender Tiefe verfügbar, sondern in der Regel zu Altersgruppen zusammengefasst sind. Stochastische Bevölkerungsprognosen beschränken sich deshalb meist auf die nationale Ebene. Jedoch ermöglichen es Methoden der funktionalen Datenanalyse, die erforderlichen demographischen Merkmale auf Altersjahre zu disaggregieren und als Datenbasis einer stochastischen Modellierung, auch auf regionaler Ebene, zu nutzen. In diesem Aufsatz werden am Beispiel der Bevölkerungsentwicklung der Metropolregion Rhein-Neckar dieser Ansatz und darauf aufbauende Modelle vorgestellt. Stochastic population forecasts are gaining popularity in these times of demographic change, as compared with the scenario technique frequently used for projections, they provide important additional information: the forecasted population lies within a prediction interval to which a probability of occurrence can be allocated. However, this approach requires long time-series and detailed information about the determinants of population development (fertility, mortality and net migration), which are frequently not available in sufficient depth at the regional level, but are generally subsumed into age groups. Stochastic population forecasts are therefore usually limited to the national level. Nonetheless, methods of functional data analysis enable us to disaggregate the required demographic variables into years of age and to use them as the data basis of a stochastic model, also at the regional level. This essay presents this approach and models based on it using the example of the population development of the Rhine-Neckar metropolitan area in Germany.

Als direkte Reaktion auf Klimaveränderungen, Wasserverknappung und Übernutzung von natürlichen Ressourcen werden Landdegradation und Desertifikation in den Trockengebieten der Erde als eine der größten Bedrohungen für die globale Umwelt eingeschätzt. Um nachhaltige Landmanagementstrategien zu entwickeln, ist es notwendig, die oftmals sehr komplexen Landdegradationsprozesse vollständig zu verstehen. Dazu gehört neben dem Verständnis der Prozessdynamik auch die Identifizierung der zugrundeliegenden klimabedingten und anthropogenen Ursachen. Zudem ist es essentiell, betroffene und gefährdete Gebiete in ihrer räumlichen Ausdehnung und Struktur zu erfassen. Da die biologische Produktivität eines Ökosystems Rückschlüsse auf dessen Zustand zulässt, eignen sich fernerkundlich abgeleitete Vegetationsparameter, um großflächige Analysen durchzuführen. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde ein Interpretationsrahmen entwickelt, der die vielfältigen anthropogen verursachten Umweltveränderungen mit ihren Ausprägungen (Symptome) typischen Ursache-Wirkungsmustern (Syndrome) zuordnet. Auf der Basis von temporal hochaufgelösten Erdbeobachtungsdaten des NOAA-AVHRR-Sensors, interpolierten Niederschlagsreihen und unter Berücksichtigung der demographischen Entwicklung wurden beispielhaft für Spanien großflächige Landbedeckungsveränderungen identifiziert und ihre Ursachen abgeleitet. Im Hinblick auf die häufig kleinräumigen Landschaftsstrukturen im mediterranen Raum hängt die Detektierbarkeit von Prozessen stark von der Beobachtungsskala ab, was anhand einer vergleichenden Untersuchung zweier Zeitreihen (NOAA AVHRR und Landsat-TM/-ETM+) quantifiziert wurde. Als dominante anthropogen verursachte Landnutzungsänderung auf großräumiger Maßsatb wurden detektiert: (i) die Zunahme an Biomasse in marginalen Gebieten aufgrund von Sukzessionsprozessen und Wiederaufforstungsmaßnahmen in aufgegebenen Gebieten ("Landfluchtsyndrom"), (ii) die Intensivierung landwirtschaftlicher Nutzung in den fruchtbaren Agrargebieten, die auch eine weitere Ausweitung von Bewässerungsmaßnahmen beinhaltet ("Übernutzungssyndrom"). (iii) der Trend zur Urbanisierung, insbesondere entlang der mediterranen Küstengebiete, in denen Tourismus eine zentrale Rolle einnimmt ("Urbanisierungssyndrom", "Massentourismussyndrom"). Obwohl keine großräumige "klassische" Landdegradation (im Sinne reduzierter biologischer Produktivität) identifiziert wurde, zeigt eine Betrachtung der Ökosystemfunktionalität, dass die erfassten Änderungen gleichzeitig positive und negative Auswirkungen auf Ökosysteme besitzen können. Beispielsweise erhöhen Aufforstungsmaßnahmen zwar das Potential zur CO2-Sequestierung, gleichzeitig wird aber die Waldbrandgefahr gesteigert. Neben der Betrachtung der Veränderungen innerhalb eines Ökosystems ist es jedoch ebenso unabdingbar, die Wechselbeziehungen zu benachbarten Ökosystemen zu analysieren. Der in dieser Arbeit implementierte Syndrom-Ansatz kann wertvolle Informationen bereitstellen, die die Bewertung verschiedener Ökosystemfunktionen und die Entwicklung von Strategien zur nachhaltigen Landnutzung unterstützen können., The main research question of this thesis was to set up a framework to allow for the identification of land use changes in drylands and reveal their underlying drivers. The concept of describing land cover change processes in a framework of global change syndrome was introduced by Schellnhuber et al. (1997). In a first step the syndrome approach was implemented for semi-natural areas of the Iberian Peninsula based on time series analysis of the MEDOKADS archive. In the subsequent study the approach was expanded and adapted to other land cover strata. Furthermore, results of an analysis of the relationship of annual NDVI and rainfall data were incorporated to designate areas that show a significant relationship indicating that at least a part of the variability found in NDVI time series was caused by precipitation. Additionally, a first step was taken towards the integration of socio-economic data into the analysis; population density changes between 1961 and 2008 were utilized to support the identification of processes related to land abandonment accompanied by cessation of agricultural practices on the one hand and urbanization on the other. The main findings of the studies comprise three major land cover change processes caused by human interaction: (i) shrub and woody vegetation encroachment in the wake of land abandonment of marginal areas, (ii) intensification of non-irrigated and irrigated, intensively used fertile regions and (iii) urbanization trends along the coastline caused by migration and the increase of mass tourism. Land abandonment of cultivated fields and the give-up of grazing areas in marginal mountainous areas often lead to the encroachment of shrubs and woody vegetation in the course of succession or reforestation. Whereas this cover change has positive effects concerning soil stabilization and carbon sequestration the increase of biomass involves also negative consequences for ecosystem goods and services; these include decreased water yield as a result of increased evapotranspiration, increasing fire risk, decreasing biodiversity due to landscape homogenization and loss of aesthetic value. Arable land in intensively used fertile zones of Spain was further intensified including the expansion of irrigated arable land. The intensification of agriculture has also generated land abandonment in these areas because less people are needed in the agricultural labour sector due to mechanization. Urbanization effects due to migration and the growth of the tourism sector were mapped along the eastern Mediterranean coast. Urban sprawl was only partly detectable by means of the MEDOKADS archive as the changes of urbanization are often too subtle to be detected by data with a spatial resolution of 1 km-². This is in line with a comparison of a Landsat TM time series and the NOAA AVHRR archive for a study area in the Greece that showed that small scale changes cannot be detected based on this approach, even though they might be of high relevance for local management of resources. This underlines the fact that land degradation processes are multi-scale problems and that data of several spatial and temporal scales are mandatory to build a comprehensive dryland observation system. Further land cover processes related to a decrease of greenness did not play an important role in the observation period. Thus, only few patches were identified, suggesting that no large-scale land degradation processes are taking place in the sense of decline of primary productivity after disturbances. Nevertheless, the land cover processes detected impact ecosystem functioning and using the example of shrub encroachment, bear risks for the provision of goods and services which can be valued as land degradation in the sense of a decline of important ecosystem goods and services. This risk is not only confined to the affected ecosystem itself but can also impact adjacent ecosystems due to inter-linkages. In drylands water availability is of major importance and the management of water resources is an important political issue. In view of climate change this topic will become even more important because aridity in Spain did increase within the last decades and is likely to further do so. In addition, the land cover changes detected by the syndrome approach could even augment water scarcity problems. Whereas the water yield of marginal areas, which often serve as headwaters of rivers, decreases with increasing biomass, water demand of agriculture and tourism is not expected to decline. In this context it will be of major importance to evaluate the trade-offs between different land uses and to take decisions that maintain the future functioning of the ecosystems for human well-being.

Im Rahmen der Arbeit wurden die minutengenauen Daten des Regelleistungsbedarfs (Summe aus Sekundärregelleistung und Minutenreserve) der Monate April bis Dezember des Jahres 2009 einer Regelzone einer Zeitreihenanalyse unterzogen und in Komponenten gemäß dem klassischen Komponentenmodell zerlegt. Diese sind die Trendkomponente, ermittelt durch einen gleitenden Durchschnitt mit der Länge einer Stunde, weiterhin zwei periodische Komponenten mit der Periodenlänge einer Stunde sowie der Periodenlänge eines Tages und die Restkomponente, welche mit einem ARIMA(2,1,5)-Prozess modelliert wurde. In der Zukunft sollte das erstellte Modell des Regelleistungsbedarfs durch Hinzunahme einer jahreszeitlichen Komponente noch verbessert werden. Dies war im Rahmen der Arbeit nicht möglich, da keine Daten über einen Zeitraum von mehreren Jahren vorhanden waren. Zusätzlich kann geprüft werden, inwiefern mit dem Komponentenmodell Prognosen durchführbar sind. Dafür sollte die Trendkomponente anders gewählt werden, da sich der hier gewählte Weg zu sehr an den Daten orientiert. Der zweite Teil der Aufgabenstellung dieser Arbeit bestand im Identifizieren inhaltlicher Komponenten, also möglicher Zusammenhänge zwischen dem Regelleistungsbedarf und verschiedenen denkbaren Ursachen. Als potentielle Ursachen wurden der Lastverlauf sowie die Windenergieeinspeisung untersucht. Zwischen der Zeitreihe des Lastverlaufs und der des Regelleistungsbedarfs bestand eine leichte positive Korrelation, zwischen der Zeitreihe der Windenergieeinspeisung und der des Regelleistungsbedarfs eine geringe negative Korrelation.:Einleitung 1 Ausgangssituation und technische Gegebenheiten 2 Mathematische Grundlagen 3 Analyse der Regelleistungsdaten 4 Zusammenfassung und Ausblick

Versucht man für Deutschland die Preisniveauunterschiede zu einem gegebenen Zeitpunkt kleinräumig zu untersuchen, so stellt man schnell fest, dass hierzu keine ausreichenden Informationen verfügbar sind. Im System der deutschen amtlichen Preisstatistik, aber nicht nur hier, besteht damit eine Lücke im Hinblick auf Daten. Dieses Thema hat der Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD) im Jahre 2008 aufgegriffen und einen Expertisenwettbewerb ausgeschrieben. Die sieben geförderten Expertisen sind im hier vorliegenden Band vereint. Die Autoren gehen darauf ein, welche Methoden für die Berechnung der benötigten Informationen in Frage kommen und welche Instrumente sich am besten für räumliche Preisvergleiche eignen. Sie diskutieren die Anforderungen an einen Immobilienpreisindex und wie vorhandene Datenquellen genutzt werden können. Ebenfalls zeigt der Band wie regionale Preisindizes in Österreich und der Schweiz erstellt werden. Neben den geförderten Expertisen wurden zwei weitere einschlägige Beiträge aufgenommen.

Discussion Paper / SFB 823;22/2010

Die jährlich durchgeführte BBSR-Bevölkerungsumfrage ermöglicht es seit 20 Jahren, die subjektive Sicht der Bürgerinnen und Bürger auf ihre Wohn- und Lebensbedingungen zu erfassen. Damit lassen sich u.a. die raumbezogenen Angleichungsprozesse in Ost- und Westdeutschland seit der Deutschen Einheit differenziert betrachten. Insgesamt ist festzustellen, dass die massiven baulich-räumlichen Investitionen im Laufe der 1990er Jahre in Ostdeutschland eine vergleichsweise rasche Verbesserung der Lebensbedingungen hinsichtlich Wohnung, Wohngebiet oder Umwelt bewirkten, die sich auch im Urteil der Befragten niederschlägt. In diesen Bereichen sind deutliche Erfolge politischer Steuerung hervorzuheben. Probleme zeigen sich hingegen im Zusammenhang mit privatwirtschaftlich erforderlichen Investitionen. Die wirtschaftliche Lage ostdeutscher Haushalte ist objektiv wie subjektiv auch noch 20 Jahre nach der ostdeutschen Wende deutlich schlechter als die westdeutscher Haushalte. Damit einhergehende mangelnde Perspektiven für die Gestaltung des eigenen Lebens und insbesondere verunsichernde Arbeitslosigkeit haben nachhaltig Einfluss auf die Zufriedenheit mit dem Wohnort und die allgemeine Lebenszufriedenheit der Menschen.

Applied social scientists have forever been faced with different data interfaces for different data sets. In most cases, an interface is not even available, forcing the researcher to address data files by name, and extract the information required by hand. However, the specific structure of panel data can be very complex and vary dramatically as described in Haisken-DeNew (2001). Some panel data sets provide many files per year (“wide format”), differing by their population, or level of aggregation etc., creating many obstacles for researchers. If one wants to put together variables across time (“long format”), this is typically much more difficult, but ultimately the format which is required for estimation. PanelWhiz is a collection of subroutines that allows researchers to use an intuitive “common” graphical interface for accessing many panel datasets directly within the statistical package Stata/SE 10 or better (http://www.stata. com), whereby the researcher does not select individual variables, but rather vectors of variables (items) with one mouse click. This allows for an efficient method of selecting information for a data set retrieval, especially if the panel data set contains many waves (years) of information. With one mouse-click, data can be automatically retrieved, with merging and matching done automatically. With the PanelWhiz system, the user can open data files by clicking on a browse page.

Der Beitrag stellt Ergebnisse der Umfrage des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) vor - zugespitzt auf den problematischen Befund, dass auch 20 Jahre nach der deutschen Einheit die Lebenszufriedenheit in Ostdeutschland durchschnittlich niedriger ist als in Westdeutschland. Die Auswertungen der repräsentativen Umfrage zeigen, dass sich die Lebenszufriedenheit nach Alter, Generation und Geschlecht unterscheidet. Die Befunde weisen auf einen Lebensalterseffekt in Kombination mit typisch generationellen Erfahrungen der Befragten hin.

Die Kapitel der Regressionsschätzung, Paneldatenanalyse, der multivariaten Datenanlyse, Survey- und Survivalanalyse, so wie Zeitreihenanlyse werden anhand einer tabellarischen Auflistung von entsprechenden STATA und R-Befehlen vorgestellt. Dabei kann die gewählte Vorgehensweise in STATA zu einem Großteil in R übersetzt und nachvollzogen werden.

In OECD countries, the cross-country correlation between the total fertility rate and the female labour force participation rate turned from a negative value before the 1980s to a positive value thereafter. Based on pooled time-series analysis, the literature seems to agree that this change is due to unmeasured country and time heterogeneity with respect to female employment. However, the determinants of this heterogeneity remain unclear. Using data of 16 European countries from 1960-2005, I estimate pooled time-series models of fertility and female labor force participation by applying Prais-Winsten regressions with fixed country and time effects and investigate the changing effect of female labor participation for a set of labor market, educational and demographic variables and indicators of social policy. The empirical findings reveal that the change in the correlation seems to be due to the increasing proportion of females employed part-time, increasing educational attainment of females, increasing age at first birth and increasing gross enrollment ratio of children in pre-primary education. Zusammenfassung In den OECD-Ländern hat sich die Korrelation zwischen der Gesamtfertilitätsrate und der Frauenerwerbsquote über die Zeit von einem negativen Wert vor den 1980er Jahren zu einem positiven Wert gewendet. Dieser Wechsel ist offensichtlich durch unbeobachtete länderspezifische Heterogenität und durch Heterogenität in der Beziehung zwischen Fertilität und Erwerbstätigkeit über die Zeit bedingt. Die Determinanten dieser zeit- und länderspezifischen Heterogenität sind jedoch unklar. Basierend auf Daten aus 16 europäischen Ländern werden in der vorliegende Studie zusammengefasste Zeitreihenmodelle mit fixen Länder und Zeiteffekten geschätzt und die Veränderung des Effekts der Erwerbsbeteiligung von Frauen für Indikatoren des Arbeitsmarktes, der Bildungsbeteiligung von Frauen, proximale Determinanten der Fertilität sowie sozialpolitische Indikatoren untersucht. Die empirischen Ergebnisse legen nahe, dass der Wandel in der Korrelation durch die zunehmende Teilzeiterwerbstätigkeit und Bildungsbeteiligung der Frauen, dem Anstieg des Alters bei Geburt sowie dem steigenden Anteil Kinder in Vorschulerziehung bedingt ist., Journal of Family Research, Vol 21 No 3 (2009): Fertilität und Frauenerwerbstätigkeit

This thesis is concerned with the derivation of new methods for the analysis of nonstationary, cross correlated panels. The suggested procedures are carefully quantified by means of Monte Carlo experiments. Typical applications of the developed methods consist in multi-country studies, with several countries observed over a couple of decades. The empirical applications implemented here are the testing for trends in the investment share in European GDPs and the examination of OECD interest rates. In the first chapter, a panel test for the presence of a linear time trend is proposed. The test is applicable in cross-correlated, heterogeneous panels and it can also be used when the integration order of innovations is unknown, by means of subsampling. In the next chapter a cointegration test having asymptotic standard normal distributiun and not requiring exogeneity assumptions is derived. In panels exhibiting cross-correlation or cointegration, individual test statistics are asymptotically independent, which leads to a panel test statistic robust to dependence across units. The third chapter examines in an econometric context the simple idea of combining p-values from a series of statistical tests and improves its applicability in the presence of cross-correlation. The last chapter applies recent panel techniques to OECD long-term interest rates and differentials thereof, finding only rather week evidence in favor of stationarity when allowing for cross-correlation. Paneldaten werden analysiert, um die Entwicklung ökonomischer (wie auch sozialer und technischer) Prozesse zu beschreiben, zu erklären, zu prognostizieren und zu kontrollieren. Da Paneldaten mehr Information als einzehle Zeitreihen beinhalten, werden sie benutzt, um Güte zu gewinnen, wenn man ökonomische Hypothesen testet, bzw. um Genauigkeit zu gewinnen, wenn man relevante Parameter schätzt. Allerdings verursachen Panels makroökonomischer Größen Schwierigkeiten, die durch die Natur der Paneldaten zustandekommen, und zwar durch die Kombination der Längsschnitt- und der Querschnittseigenschaften makroökonomischer Daten. Einerseits gilt es zu beachten, dass die einzelnen Zeitreihen des jeweiligen Längsschnitts instationär sein können. Dies beeinflusst die Inferenz über die untersuchten Zusammenhänge zwischen den gegebenen makroökonomischen Größen. Von den vielen Formen von Instationarität sind zwei besonders wichtig: Zum einen Erwartungswertinstationarität in Form linearer Trends, und zum anderen Varianzinstationarität in Form so genannter integrierter Prozesse, die durch einen stochastischen Trend getrieben werden. Ein Prozess integriert der Ordnung Eins - I(1) - ist stationär nach einmaliger Differenzbildung. Äquivalent kann man sagen, dass ein solcher Prozess eine autoregressive Einheitswurzel aufweist. Diese Eigenschaft der Instationarität (sei sie in Form deterministischer oder stochastischer Trends) ist insofern wichtig, da Scheinregressionen bei instationären Zeitreihen wesentlich öfter als bei stationären Zeitreihen auftauchen, eben wegen der Anwesenheit von Trends. Die Frage, ob ein Zusammenhang zwischen den untersuchten Größen besteht, geht in die Frage über, ob es einen oder mehrere gemeinsame Trends gibt. Im Falle integrierter Zeitreihen lässt sich diese Frage mit Hilfe der Kointegrationsanalyse beantworten. Dabei sind integrierte Zeitreihen genau dann kointegriert, wenn es eine Linearkombination gibt, die stationär ist. Alternativ lässt sich Kointegration als ein sogenanntes Fehlerkorrekturmodell darstellen, in dem die Inkremente zum Zeitpunkt t derart von der Abweichung zum Zeitpunkt t - 1 von dem langfristigen Gleichgewicht abhängen, dass das Gleichgewicht wieder hergestellt wird. Im Falle von Zeitreihen mit deterministischen Trends haben Hatanaka und Yamada (2003) den Begriff Ko-trending geprägt. Da viele makroökonomische Variablen, wie Zinssätze, Preisniveaus und Wechselkurse, als integriert von Ordnung Eins gelten, ist die empirische Relevanz dieser Eigenschaft offensichtlich. Andererseits sind Abhängigkeiten zwischen den Paneleinheiten zu beachten, die ein beträchtlicher Störfaktor bei den Untersuchungen sein können: Z.B. weist die statistische Evidenz in einzelnen Paneleinheiten auf die Gültigkeit (bzw. Nichtgültigkeit) der untersuchten Hypothese hin, weil diese auf Panelebene gegeben ist, oder lediglich durch Zufall, der dadurch verstärkt wird, dass die Einheiten untereinander abhängig sind? Solche Abhängigkeiten sind insbesondere bei regionalen Datensätzen zu erwarten, bei denen die Beobachtungen von aneinander angrenzenden Regionen (Ländern) in der Regel hoch korreliert sind. Dieses Problem der Kreuz-Abhängigkeit in Panels ist aber genau bei instationären Daten besonders schwierig zu behandeln, weil es schwerwiegende Verzerrungen zur Folge haben könnte. Beispielsweise wurde es in der ersten Generation von Paneleinheitswurzeltests völlig ignoriert, siehe Levin, Lin und Chu (2002) oder Im, Pesaran und Shin (2002). Deshalb stellt die Berücksichtigung von Korrelationen oder sogar Kointegration zwischen den Querschnittseinheiten einen wichtigen Schwerpunkt bei der Weiterentwicklung der Paneldatenmethoden dar. Tests, die eine kontemporäre Korrelation zulassen, werden der zweiten Generation von Paneleinheitswurzeltests zugeordnet (vgl. Breitung und Pesaran, 2006). Dabei werden zwei unterschiedliche Strategien verfolgt. Einerseits werden die herkömmlichen Testverfahren so modifiziert, dass sie gegenüber einer kontemporären Korrelation der Störgrößen robust sind, vgl. Chang (2002). Ein alternativer Ansatz besteht darin, verallgemeinerte Schätzverfahren (z.B. Verallgemeinerte KQ-Schätzung) zu verwenden, bei denen im ersten Schritt die Korrelationsmatrix aus den Residuen geschätzt wird und im zweiten Schritt eine Transformation vorgenommen wird, mit deren Hilfe eine asymptotisch effiziente Schätzung erreicht werden kann, wie bei Breitung und Das (2005). Vorliegende Dissertation schlägt neue Methoden vor, die sich explizit mit dieser Kategorie von möglicherweise instationären und kreuz-abhängigen Paneldaten beschäftigen. Typische Anwendungen der hier entwickelten Verfahren sind Mehrländerstudien, bei denen mehrere Länder über ein paar Jahrzehnte beobachtet werden. Die hier implementierten empirischen Anwendungen sind das Testen auf Anwesenheit eines deterministischen Zeittrends in der Investitionsquote am BIP europäischer Volkswirtschaften und die Untersuchung von OECD-Zinssätzen. Im ersten Kapitel wird ein Paneltest auf Anwesenheit eines Zeittrends vorgeschlagen. Es ist wichtig, einen Test durchführen zu können, der zwischen einem Zeittrend und einem rein zufälligen Verhalten in Gegenwart von Korrelation unterscheiden kann. Die Feststellung der Anwesenheit eines linearen Trends ist von großer praktischer Bedeutung und kann in unterschiedlichen Gebieten angewendet werden, von der technischen Analyse von Finanzmärkten bis zur Vorhersage der globalen mittleren Temperatur. Der vorgeschlagene Test ist in kreuz-abhängigen, heterogenen Paneldaten anwendbar, so lange die Anzahl der Einheiten kleiner als die Anzahl der Zeitbeobachtungen ist. Ferner wird gezeigt, wie der Test angewendet werden kann, wenn Unsicherheit darüber besteht, von welchem Integrationsgrad die stochastischen Komponenten des Modells sind. Dies erfolgt mit der Hilfe des Subsamplingverfahrens. Das Subsampling lässt eine beliebige Anzahl von Einheiten zu und arbeitet besser in kleinen Stichproben als die asymptotische Variante des Tests. Anschließend wird die Methode benutzt, um zu testen, ob der Anteil der Investitionsquote am BIP europäischer Volkswirtschaften einen Trend besitzt. Als Ergebnis wird ein Abwärtstrend auf Panelebene gefunden, wobei die Evidenz für einzelne Länder unschlüssig ist. In dem nächsten Kapitel wird das Thema des Kointegrationstestens in kreuz-abhängigen Paneldaten behandelt. Ein Einzelgleichungs-Fehlerkorrekturmodell wie das von Banerjee, Dolado and Mestre (1998) eingesetzte Modell wird mit Hilfe nonlinearer Instrumentenschätzung geschätzt und getestet. Diese Art der Schätzung wurde von Chang (2002) für den erweiterten Dickey-Fuller Test vorgeschlagen. Beim Testen der Nullhypothese "keine Kointegration" für eine einzelne Einheit ergibt sich ohne Exogenitätsannahmen eine Teststatistik, die asymptotisch standardnormalverteilt ist. In Panels, die KreuzKorrelation oder Kointegration zwischen Einheiten aufweisen, sind hier die einzelnen Teststatistiken asymptotisch unabhängig, was zu einer Panelteststatistik führt, die robust gegen solche Arten von Abhängigkeit ist. Das dritte Kapitel untersucht in einem ökonometrischen Kontext die einfache Idee, p-Werte einer Reihe statistischer Tests zu kombinieren. Die Idee, Signifikanzniveaus von korrelierten Statistiken zu kombinieren, ist der Biometrie und Medizin entnommen, wo oft nicht die Teststatistiken selber, sondern ihre entsprechenden p-Werte kombiniert wurden. Die Methode ist für Studien geeignet, bei denen die Ergebnisse einzelner Experimente sehr unterschiedlich und deshalb auch unmöglich direkt zu vereinen sind. Die klassische Variante dieses Verfahrens, die Inverse Normale Methode, setzt Unabhängigkeit der einzelnen Teststatistiken voraus, um asymptotische Normalität der gemeinsamen Teststatistik zu erhalten. In diesem Teil der Dissertation wird die von Hartung (1999) vorgeschlagene Korrektur ausführlich behandelt, die für eine bestimmte Korrelationsmatrix der transformierten p-Werte vorgesehen ist. Zuerst wird hier gezeigt, dass die sogenannte Modifizierte Inverse Normale Methode auch für allgemeinere Korrelationsmatrizen gültig ist. Zweitens wird mit Hilfe von Kopulas eine notwendige und ausreichende Bedingung für asymptotische Normalität hergeleitet. Als nächstes werden Anwendungen auf kreuz-abhängige, stationäre wie auch integrierte Paneldaten betrachtet. Dieser Ansatz ist nicht nur für viele Arten von empirischen Fragestellungen adäquat, sondern auch einfach zu implementieren und anzuwenden. Die Monte-Carlo-Simulationen zeigen, dass die Methode gut abschneidet, auch wenn einige der Annahmen nicht erfüllt sind. Das letzte Kapitel wendet moderne Panelverfahren auf OECD-Zinssätze an, wie auch auf deren Abstände. Genauer gesagt werden hier zum einen Paneleinheitswurzeltests, zum anderen Prozeduren eingesetzt, die einzelne Signifikanzniveaus zu einem gemeinsamen p-Wert kombinieren. Die empirischen Ergebnisse hängen davon ab, ob eine homogene autoregressive Struktur für alle Länder angenommen wird. Die Annahme unabhängiger Einheiten scheint genau so wichtig zu sein. Zugunsten der Stationarität der Zinssätzen und der Zinsabstände spricht lediglich relativ schwache Evidenz, wenn Kreuz-Korrelation mit Hilfe der Modifizierten Inversen Normalen Methode berücksichtigt wird. Als Gesamtergebnis meiner Dissertation werden bessere Methoden für Paneluntersuchungen bei instationären Daten und Kreuz-Abhängigkeiten geliefert. Mit diesen Methoden werden auch Antworten zu ausgewählten empirischen Fragen gesucht. Zudem lassen sich die Ergebnisse auch zur Untersuchung weiterer ökonomischer Hypothesen einsetzen, sofern diese langfristige Beziehungen implizieren.

This thesis proposes new methods for real-time signal and variability extraction, presents derivations of their robustness properties and discusses their value for practical applications to physiological time series. Although the proposed techniques are developed against the background of online monitoring in intensive care, they are also applicable to any other kind of time series. For Repeated Median regression on an equidistant grid, the distribution of the position and number of zero residuals is investigated, and the correlation structure between the residual signs is examined. For online signal extraction, an adaptive filter is proposed which essentially relies on a goodness-of-fit test based on residual signs from Repeated Median regression. After deriving suitable settings for this filter in the univariate case from a simulation study, the procedure is extended for application to multivariate time series. For online variability extraction, three approaches to scale estimation are considered. The robustness properties of the newly proposed regression-free and model-free techniques are derived, and the different approaches are compared via an extensive simulation study.

Der Forschungsbereich der Systembiologie hat sich in den letzten Jahren mit unvergleichlicher Dynamik entwickelt und sich als interdisziplinäres Feld in den Biowissenschaften etabliert. Die Systembiologie verfolgt hierbei unter anderem das Ziel, biologische Systeme als Ganzes zu betrachten. Die analytische Erfassung der Stoffwechselzwischenprodukte, auch Metaboliten genannt, eröffnet hierbei neue Möglichkeiten. Metaboliten stellen Zwischenprodukte in vivo ablaufender biochemischer Reaktionen dar und stehen in enger Abhängigkeit zu Vorgängen, welche auf der Ebene von Transkriptom und Proteom gesteuert und ermöglicht werden. In dieser Arbeit wurden Zeitreihen von Metabolitkonzentrationen untersucht, welche im Rahmen von Fermentationsexperimenten mit dem nicht-pathogenen Bodenbakterium Corynebacterium glutamicum erfasst worden sind. Die Fermentationsexperimente wurden auf unterschiedlichen Ausgangssubstraten durchgeführt, wobei die Erfassung der Metabolitkonzentration in äquidistanten zeitlichen Abständen gehandhabt wurde. Zur Korrektur von Messfehlern und zur optimalen Vorverarbeitung der Daten wurde ein maßgeschneidertes System der Datenprozessierung entwickelt. Eine unüberwachte Datenstrukturanalyse ergab, dass sich die Metaboliten ihrer zeitlichen Ausprägung nicht uniform oder gar zufällig verhalten, sondern sich in Gruppen unterschiedlichen Prozessverhaltens einordnen lassen. Diese unüberwachte Eingruppierung anhand der in den Zeitreihen vorhandenen Strukturen erlaubte eine erste grundlegende funktionelle Zuordnung der Metaboliten. Weiterhin konnten in den Konzentrationsdaten Strukturen gefunden werden, welche deutliche Übereinstimmungen mit den physiologischen Phasen des bakteriellen Wachstums zeigten. Die Analyse der Metabolomdaten wurde in einem nächsten Schritt durch eine theoretische Betrachtungsweise erweitert. Hierzu wurde der Stoffwechsel von C. glutamicum rechnergestützt modelliert. Zu diesem Zweck wurde eine Genomannotation durchgeführt, mit dem Ziel einen möglichst umfangreichen und qualitativ hochwertigen Katalog über das enzymatische Repertoire von C. glutamicum aus Sequenzinformation abzuleiten. Generiertes Wissen über vorhandene Enzyme wurde in biochemische Reaktionen übersetzt, welche zu Reaktionsnetzwerken zusammengefügt wurden. Die erzeugten Reaktionsnetzwerke wurden unter Verwendung graphentheoretischer Ansätze analysiert. Die integrative Analyse experimenteller und theoretischer Daten ergab, dass sich Eigenschaften von Metabolitzeitreihen deutlich topologischen Merkmalen zuordnen lassen. So zeigt sich beispielsweise, dass ein auffälliger Zusammenhang zwischen der experimentell erfassten Sensitivität im Konzentrationsverlauf eines Metaboliten und seinem theoretischen Verknüpfungsgrad existiert. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass eine hochsignifikante Prozessähnlichkeit zwischen Metaboliten sowohl in direkter Nachbarschaft als auch in größeren Reaktionsabständen auftreten kann, jedoch vorzugsweise dann existiert, wenn beide Metaboliten ihrerseits wenige Reaktionspartner haben. Die integrative Datenanalyse wurde in einem weiteren Schritt abermals erweitert, indem Transkriptominformation weiterer Studien integriert wurde. Im Detail wurde in dieser Analyse die Prozessähnlichkeit theoretisch benachbarter Metaboliten des Zentralstoffwechsels in Zusammenschau mit der Transkription enzymkodierender Gene untersucht. Die Ergebnisse zeigten deutlich, dass eine erhöhte Prozessähnlichkeit benachbarter Metaboliten dann existiert, wenn die entsprechenden enzymkodierenden Gene in Abhängigkeit des verwendeten Ausgangssubstrates signifikant exprimiert waren. Somit konnte ein Zusammenhang zwischen der Prozessähnlichkeit benachbarter Metaboliten in Abhängigkeit zur Genexpression als Resultat substratinduzierter Anpassungsvorgänge gezeigt werden. Es konnte folglich im systembiologischen Kontext belegt werden, dass auf der Ebene des Transkriptoms stattfindende Vorgänge sich deutlich bis in die Zeitreiheneigenschaften erfasster Metabolitkonzentrationen durchpausen können. Darüber hinaus zeigte sich, dass die Berechnung paarweiser Prozessähnlichkeiten das Potenzial zur Charakterisierung der zugrundeliegenden Systemeigenschaften besitzt. So ermöglichte die Betrachtung paarweiser Prozessähnlichkeiten aus allen untersuchten Fermentationsexperimenten, signifikante substrat-induzierte Veränderungen als auch invariante Merkmale im Stoffwechsel von C. glutamicum zu detektieren., Systems biology has emerged as a tremendously dynamic and interdisciplinary field within biological sciences. It aims at understanding biological systems as a whole instead of investigating well-defined compartments within. The discipline dealing with the identification of metabolites present within biological systems (on the scale of individual cells, tissues or whole multi-cellular organisms), also known as metabolomics now opens the possibility to gain a deeper insight on a system-level. Metabolites are defined as low-molecular weight compounds, representing the intermediates of chemical reactions actually taking place within the system observed. The chemical reactions are often catalyzed by enzymes, which represent the most specialized form of proteins. Enzymatic activity however, is a result of transcriptional and (post-) translational processes. This clarifies the importance of metabolites within the system-wide investigation of biological systems: metabolites - in a certain sense - represent end-products of gene regulation and protein activity. This thesis investigated metabolite concentration time-series acquired during fermentation experiments using the non-pathogen organism Corynebacterium glutamicum. Fermentation experiments were carried out on different substrates and metabolites were measured in equidistant intervals, resulting in individual time-series of metabolite concentration. A tailored data pre-processing scheme was developed to curate for measurement errors and to enhance the information content of the time-series under investigation. In-depth unsupervised statistical analysis revealed, that metabolites are not behaving uniformly or randomly across time, but instead can be clearly clustered into groups of different temporal behaviour. This finding - solely derived from structures inherent in experimental data - facilitated a first explanation for the position and functional role of metabolites within their metabolic network. Moreover it could be demonstrated that global metabolism is clearly subjected to temporal variations, almost exactly reflecting the physiological phases of bacterial growth. The analysis of metabolite time-series properties was extended utilizing a theoretical representation of the organism. Therefore the metabolism of C. glutamicum was reconstructed in silicio. The annotation of the organisms" genome utilizing up-to-date versions of sequence databases served as a starting point for the computer-based reconstruction. The goal of this approach was to derive a comprehensive and qualitative catalogue on enzymes present in C. glutamicum. Subsequently, enzyme information was translated into biochemical reactions, which were merged to reaction networks. The reaction networks created were analyzed using graph-theory based approaches and topology-related descriptors were inferred from the data set. A software system was developed to facilitate the integrative analysis of both experimental and theoretical data. Results revealed, that metabolite time-series properties could clearly be linked to network topologies. For example it could be demonstrated, that the time-series sensitivity is contingent upon the connectivity of the observed metabolite within the theoretical network. Furthermore it showed, that highly significant process similarity between metabolite time-series emerges in immediate vicinity as well as across large reaction distances within the network, but - remarkably - is constrained to low mutual connectivity. The integrative data analysis was extended in a second step by incorporating information on transcriptional activity. In this context, the process-similarities of neighbouring metabolites within the central metabolism were thoroughly investigated alongside information on transcriptional activity of the corresponding enzyme-coding genes. This analysis was conducted under different substrate conditions, which force the organism to utilize different metabolic pathways for substrate assimilation. Results impressively revealed, that process-similarity between neighbouring metabolites is increased, when the transcription of the corresponding enzyme-coding gene is significantly elevated under the given substrate-induced conditions. Two major findings were inferred: firstly, mutual metabolite time-series properties could clearly be linked to the underlying transcriptional activity. Secondly, the analysis of pair-wise process-similarities is able to serve as a fingerprint for the underlying system characteristics. In a subsequent step, mutual time-series properties from all fermentation experiments available were analyzed in a combined analysis. This approach clearly unravelled significant substrate-induced alterations as well as conserved features within the metabolism of C. glutamicum.

"The current economic crisis requires fast information to predict economic behavior early, which is difficult at times of structural changes. This paper suggests an innovative new method of using data on internet activity for that purpose. It demonstrates strong correlations between keyword searches and unemployment rates using monthly German data and exhibits a strong potential for the method used." [author's abstract]

Hochdimensionale Regressionsprobleme, die sich dynamisch entwickeln, sind in zahlreichen Bereichen der Wissenschaft anzutreffen. Die Dynamik eines solchen komplexen Systems wird typischerweise mittels der Zeitreiheneigenschaften einer geringen Anzahl von Faktoren analysiert. Diese Faktoren wiederum sind mit zeitinvarianten Funktionen von explikativen Variablen bewichtet. Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit einem dynamischen semiparametrischen Faktormodell, dass nichtparametrische Bewichtungsfunktionen benutzt. Zu Beginn sollen kurz die wichtigsten statistischen Methoden diskutiert werden um dann auf die Eigenschaften des verwendeten Modells einzugehen. Im Anschluss folgt die Diskussion einiger Anwendungen des Modellrahmens auf verschiedene Datensätze. Besondere Aufmerksamkeit wird auf die Dynamik der so genannten Implizierten Volatilität und das daraus resultierende Faktor-Hedging von Barrier Optionen gerichtet. High-dimensional regression problems which reveal dynamic behavior occur frequently in many different fields of science. The dynamics of the whole complex system is typically analyzed by time propagation of few number of factors, which are loaded with time invariant functions of exploratory variables. In this thesis we consider dynamic semiparametric factor model, which assumes nonparametric loading functions. We start with a short discussion of related statistical techniques and present the properties of the model. Additionally real data applications are discussed with particular focus on implied volatility dynamics and resulting factor hedging of barrier options.

In der vorliegenden Arbeit werden neue Testverfahren für die Hypothese eines konstanten Variationskoeffizienten im nichtparametrischen Regressionsmodell vorgestellt. Die Teststatistik basiert auf einem empirischen Abstandsmaß zwischen der quadrierten Regressionsfunktion und der Varianzfunktion. Unter Annahme der stochastischen Unabhängigkeit des zugrunde liegenden Prozesses wird die asymptotische Normalität der Teststatistik unter Nullhypothese und unter festen Alternativen nachgewiesen. Anschließend werden die Resultate auf den allgemeineren Fall von strikt stationären, absolut regulären Prozessen erweitert, die insbesondere Finanzzeitreihen wie das ARCH(1)-Modell einschließen. Abschließend wird das Verhalten des vorgestellten Testverfahrens im Rahmen einer Simulationsstudie für endliche Stichprobenumfänge untersucht. Sowohl für stochastisch unabhängige Daten als auch strikt stationäre Zeitreihendaten wird das Testverhalten mit Hilfe einer Bootstrap-Prozedur illustriert.

In dieser Arbeit untersuchen wir ein statistisches Modell für die Niederschlagsmessungenn einer einzelnen Wetterstation. Beobachtet werden dabei die Regenmengen, die innerhalb fester Zeitintervalle gemessen wurden. Da die Eigenschaften einer solchen Zeitreihe stark von der Länge der Beobachtungsperioden abhängen, folgen wir dem Ansatz von Rodriguez-Iturbe et. al. [1] und legen ein Modell für die Regenfallintensität in kontinuierlicher Zeit zu Grunde. In dieser idealisierten Darstellung fällt Regen in Form von rechteckigen Zellen, die tendenziell gehäuft auftreten. Die Beobachtungen entsprechen dann den Beiträge dieser Zellen zu den einzelnen Perioden. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten verwenden wir die multivariate Lognormalverteilung zur Erfassung der zeitlichen Verteilung der Zellen und Zellhaufen. Nach der Formulierung des Modells entwickeln wir einen Markov-Chain Monte-Carlo Algorithmus zur Anpassung der Parameter für einen gegebenen Datensatz. Ein besonderes Problem ist dabei die Tatsache, dass der unbeobachtete Zellprozess ebenfalls geschätzt werden muss. Der Algorithmus wird anhand von künstlichen Daten getestet, die aus dem Modell generiert wurden. [1] I. Rodriguez-Iturbe, D. R. Cox, and Valerie Isham. Some models for rainfall based on stochastic point processes. Proc. R. Soc. Lond. A, 410:269-288, 1987. In this thesis, we investigate a statistical model for precipitation time series recorded at a single site. The sequence of observations consists of rainfall amounts aggregated over time periods of fixed duration. As the properties of this sequence depend strongly on the length of the observation intervals, we follow the approach of Rodriguez-Iturbe et. al. [1] and use an underlying model for rainfall intensity in continuous time. In this idealized representation, rainfall occurs in clusters of rectangular cells, and each observations is treated as the sum of cell contributions during a given time period. Unlike the previous work, we use a multivariate lognormal distribution for the temporal structure of the cells and clusters. After formulating the model, we develop a Markov-Chain Monte-Carlo algorithm for fitting it to a given data set. A particular problem we have to deal with is the need to estimate the unobserved intensity process alongside the parameter of interest. The performance of the algorithm is tested on artificial data sets generated from the model. [1] I. Rodriguez-Iturbe, D. R. Cox, and Valerie Isham. Some models for rainfall based on stochastic point processes. Proc. R. Soc. Lond. A, 410:269-288, 1987.

"The next tool for social science experimentation should allow for macro level, generalizable, scientific research. In the past devices such as rat mazes, Petri dishes and supercolliders have been developed when scientists needed new tools to do research. We believe that Virtual Worlds are the modern equivalent to supercolliders for social scientists, and feel they should be the next area to receive significant attention and funding. The advantages provided by virtual worlds research outweigh the costs. Virtual worlds allow for societal level research with no harm to humans, large numbers of experiments and participants, and make long term and panel studies possible. Virtual worlds do have some drawbacks, in that they are expensive and time consuming to build. These obstacles can be overcome, however, by adopting the models of revenue and maintenance practiced by the current game industry. The returns from virtual worlds being used as scientific tools could reach levels that would self fund future research for decades to come. However, at the beginning an investment of funding agencies seems to be necessary." (author's abstract)

Viele meinen, dass es sich in Städten etwas schneller lebt. Unabhängig davon, ob ein solch subjektives Lebensgefühl die Zeiten der Stadt wiedergeben kann, ist unbestreitbar, dass Städte einem unaufhörlichen Wandel unterworfen sind. Speziell Großstädte gelten seit Beginn des 20. Jahrhunderts als Laboratorien der Moderne. Dabei wechseln sich auf Seiten der Bevölkerung Stadtlust und Stadtfrust immer wieder ab. - Bei keiner früheren BBR-Bevölkerungsumfrage gaben so viele Menschen auf die Frage nach ihrem Wunschwohnort die Antwort: auf dem Lande. Dabei wird die wohnungsnahe Infrastrukturausstattung von den Befragten umso besser beurteilt, je größer die Stadt ist. Und in den Groß- und Mittelstädten fallen die Urteile umso besser aus, je zentraler der Wohnstandort ist. Ähnlich lauten die Befunde, wenn nach den allgemeinen Lebensbedingungen am Wohnort gefragt wird: Die meisten abgefragten Aspekte erhalten höhere Zufriedenheitsurteile, je größer die Stadt ist. Auch auf die Frage nach dem konkreten Umzugsziel bei einem geplanten Wohnungswechsel wird auch von der Großstadtbevölkerung mehrheitlich derselbe oder ein benachbarter Stadtteil angegeben. Die wachsende Sehnsucht nach einer ländlichen Idylle entspricht also weder konkreten Handlungsabsichten noch der allgemeinen Lebenszufriedenheit. - Offensichtlich spiegeln sich im wieder aufsteigenden Ideal des Ländlichen andere Ängste und Befürchtungen - etwa die zunehmende Furcht vor Verlust des Arbeitsplatzes, Abstiegsängste von Mittelschichthaushalten aufgrund der Wahrnehmung wachsender Armut oder der Wunsch nach tragfähigen sozialen Netzwerken, die infolge der fortschreitenden Individualisierung nur mit immer größerem Aufwand zu sichern sind. Auch wenn anzunehmen ist, dass das Ideal eines Lebens auf dem Lande aus solch alltäglichen Verunsicherungen entsteht, können diese Suburbanisierungswanderungen anstoßen, falls die Stadt kein angemessenes Wohnungsangebot bereitstellen kann. Konkret besteht die größte Suburbanisierungsneigung bei den Befragten, die Wohneigentum suchen.