Brownsche Bewegung (Wiener Prozess); Definition und Eigenschaften; Konstruktion des stochastischen Integrals und Eigenschaften; Ito-Isometrie und Ito-Formel; Markov-Ketten in diskreter Zeit: Definition und grundlegende Formeln; Anwendungen der Markov-Eigenschaft; Klassifikation von Zuständen; Einführung in die Zeitreihenanalyse: stationäre Prozesse (in diskreter Zeit), Autokovarianzfunktion, AR Prozesse, ARMA Prozesse, Schätzung, Prognose.
Brzezniak, Zdzislaw; Zastawniak, Tomasz Basic stochastic processes. A course through exercises. Springer Undergraduate Mathematics Series. Springer-Verlag London, Ltd., London, 1999.
Norris, J. R. Markov chains. Reprint of 1997 original. Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, 2. Cambridge University Press, Cambridge, 1998.
Deistler, Manfred; Scherrer, Wolfgang. Modelle der Zeitreihenanalyse. Mathematik Kompakt, Birkhäuser, 2018.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariable, Erwartungswert, Varianzen und Kovarianzen, ...