Estimation and prediction for nonlinear time series

In verschillende situaties verschijnt informatie als een rij van opeenvolgende metingen, een zogenaamde tijdreeks. De analyse van zulke tijdreeksen is gericht op het modelleren de onderliggende correlaties. Op deze manier probeert men inzicht te verkrijgen in de achterliggende mechanismes. Een belangrijke toepassing is het voorspellen van toekomstige waardes. Traditioneel werden lineaire modellen gebruikt, zoals AR en ARMA, waarin een volgende observatie een lineaire combinatie van voorgaande observaties is, samen met een onafhankelijke verstoring. Er zijn desalniettemin voorbeelden van tijdreeksen, zoals tijdreeksen gerelateerd aan chaotische dynamische systemen, waarvoor lineaire modellen zijn geschikt zijn wegens de sterke invloed van niet-lineariteiten. Dit werpt een aantal vragen op: hoe zulke tijdreeksen te herkennen en wat voor niet-lineaire methoden te gebruiken voor modellering en voorspelling. Dit proefschrift is een poging enkele nieuwe bijdragen te leveren aan de theorie van niet-lineaire tijdreeksen. ... Zie: Samenvatting