Diese Arbeit ist ein Überblick über die Ideen und Methoden der dynamischen stochastischen Modellierung von normalverteilten und nicht-normalverteilten Prozessen. Nach einer Einführung der allgemeinen Modellform werden Aussagemöglichkeiten wie Filtern, Glätten und Vorhersagen diskutiert und das Problem der Identifikation unbekannter Hyperparameter behandelt. Die allgemeinen Ausführungen werden an zwei Fallstudien, einer Zeitreihe des mittleren jährlichen Grundwasserspiegels und einer Zeitreihe von Tagesmittelwerten von SO2-Emissionen illustriert. (Autorenref.) / Series: Forschungsberichte / Institut für Statistik