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Dieses Buch bietet eine einheitliche und geschlossene Darstellung von Theorie und Modellen, die der Zeitreihenanalyse zugrunde liegen. Das Schwergewicht liegt dabei beim schwach stationaeren Fall und bei linearen Modellen: Im ersten Teil wird die Theorie allgemeiner multivariater schwach stationaerer Prozesse in Zeit-und Frequenzbereich, einschliesslich deren Prognose und Filterung hergeleitet. Der zweite Teil beschaeftigt sich mit multivariaten AR-, ARMA- und Zustandsraum-Systemen als den wichtigsten Modellklassen fuer stationaere 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 fuer Studenten und Forscher in Feldern wie datengetriebener Modellierung, Prognose und Filterung, wie sie etwa fuer die Kontrolltheorie, OEkonometrie, Signalverarbeitung und Statistik relevant sind, zu bieten.