<section name="raw">
    <SEQUENTIAL>
      <record key="001" att1="001" value="LIB900221707" att2="LIB900221707">001   LIB900221707</record>
      <field key="037" subkey="x">deutsch</field>
      <field key="050" subkey="x">Forschungsbericht</field>
      <field key="076" subkey="">Formalwissenschaft</field>
      <field key="079" subkey="y">http://www.ihs.ac.at/publications/ihsfo/fo129.pdf</field>
      <field key="079" subkey="z">polasek, wolfgang, das saisonale box-jenkins modell (pdf)</field>
      <field key="100" subkey="">polasek, wolfgang</field>
      <field key="331" subkey="">das saisonale box-jenkins modell</field>
      <field key="403" subkey="">1. aufl.</field>
      <field key="410" subkey="">wien</field>
      <field key="412" subkey="">institut fuer hoehere studien</field>
      <field key="425" subkey="">1978, maerz</field>
      <field key="433" subkey="">iv, 110 s.</field>
      <field key="451" subkey="">institut fuer hoehere studien; forschungsberichte; 129</field>
      <field key="544" subkey="">IHSFO 129</field>
      <field key="750" subkey="">zusammenfassung: die box-jenkins-methode zeichnet sich durch eine in drei punkten zu unterscheidende philosophie des modellbaus</field>
      <field key="aus" subkey=":">identifikation, schaetzung und diagnose. fuer die praktische anwendung sind besonders die identifikations- und</field>
      <field key="dia" subkey="g">nosephasen wichtig. fuer saisonale box-jenkins-modelle (sarima-prozesse) gibt es derzeit nur wenig detaillierte literatur,</field>
      <field key="die" subkey="">den praktiker darauf hinweist, welche modelle aufgrund der autokorrelationsfunktion gewaehlt werden sollen und welche die</field>
      <field key="wes" subkey="e">ntlichen unterschiede zwischen den modellen sind. um die ergebnisse dieser arbeit fuer praktische zwecke umsetzen zu koennen,</field>
      <field key="wur" subkey="d">e ein programm zur generierung von acf- und pacf-funktionen entwickelt, das in das iaz-system eingebaut wurde. trotz des</field>
      <field key="pri" subkey="n">zips der parsimonitaet wird die anzahl unterschiedlicher saisonaler modelle auch bei kleiner parameteranzahl sehr gross.</field>
      <field key="fer" subkey="n">er beschraenkt sich die diskussion auf modelle mit saisonfiguren der laenge 4. dies erfolgte hauptsaechlich deswegen, weil</field>
      <field key="die" subkey="">laufende prognose fuer die oesterreichische wirtschaft auf vierteljaehrlichen zeitreihen basiert. ein hauptziel dieser arbeit</field>
      <field key="ist" subkey="">es, die kluft zwischen theorie und praxis im saisonalen modellbau etwas zu verringern.;</field>
      <field key="753" subkey="">summary: the box-jenkins-method for estimating and forecasting times series models relies heavily on the interactive model</field>
      <field key="bui" subkey="l">ding philosophy of identification, estimation and diagnostic checking. for practical purposes the identification and</field>
      <field key="dia" subkey="g">nostic checking phase are important. on seasonal box-jenkins-models (sarima-processes) there is only few literature.</field>
      <field key="esp" subkey="e">cially one has to know, which autocorrelation function (acf) leads to which models, and what are the main differences between</field>
      <field key="the" subkey="">various types of seasonal models. to make the results practicable for the application of model building, a computer program</field>
      <field key="for" subkey="">generation of acf and partial acf was developed and implemented in the iaz-system. the paper contains a general discussionof</field>
      <field key="sea" subkey="s">onal models and lists all important types of seasonal moving average models up to three parameters. for each model the</field>
      <field key="the" subkey="o">retical acf and the graphical display of the acf is given. also there is a short discussion of the main features of each</field>
      <field key="mod" subkey="e">l, and arguments are given for the choice between different models.;</field>
    </SEQUENTIAL>
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