Dieses Buch bietet eine einheitliche und geschlossene Darstellung von Theorie und Modellen, die der Zeitreihenanalyse zugrunde liegen. Das Schwergewicht liegt dabei beim schwach stationären Fall und bei linearen Modellen: Im ersten Teil wird die Theorie allgemeiner multivariater schwach stationärer Prozesse in Zeit-und Frequenzbereich, einschließlich deren Prognose und Filterung hergeleitet. Der zweite Teil beschäftigt sich mit multivariaten AR-, ARMA- und Zustandsraum-Systemen als den wichtigsten Modellklassen für stationäre Prozesse. In diesem Rahmen werden Yule-Walker Gleichungen, die Faktorisierung rationaler Spektren, das Kalman Filter und die Struktur von ARMA-und Zustandsraum-Systemen beschrieben. Ziel des Buches ist es die wesentlichen Konzepte, Ideen, Methoden und Resultate in mathematisch sauberer Form darzustellen und somit eine solide Fundierung für Studenten und Forscher in Feldern wie datengetriebener Modellierung, Prognose und Filterung, wie sie etwa für die Kontrolltheorie, Ökonometrie, Signalverarbeitung und Statistik relevant sind, zu bieten.