Ziel der in dieser Arbeit zur stochastischen Analyse experimenteller Daten verwendeten sog. Markowanalyse ist es, aus gegebenen Daten Rückschlüsse über den den Daten zugrunde liegenden stochastischen Prozess zu ziehen ohne physikalische Annahmen über das betrachtete System machen zu müssen. Im ersten Teil der Arbeit wird die Anwendung dieser Methode in der Turbulenzforschung erläutert, insbesondere auf das Problem der Intermittenz, dem unerwartet häufigen Auftreten sehr grosser Geschwindigkeitsfluktuationen auf sehr kleinen Längenskalen. Die anhand eines exemplarisch ausgewählten Datensatzes ausführlich diskutierte Methode beschreibt diesen Effekt korrekt. Der zweite Teil der Arbeit befasst sich mit der Analyse hochfrequenter Wechselkursdaten (US-Dollar/DM). Auch hier findet sich das Phänomen überproportional häufiger starker Kursschwankungen auf sehr kleinen Zeitskalen. Der Vergleich zwischen den stochastischen Prozessen für Wechselkursmärkte und turbulente Daten eröffnet interessante Analogien. <dt.>
It is the aim of the so-called Markovanalysis to obtain information about stochastic processes of a given system by analysing experimental data without using any assumptions about the physics of the system. In the first part of this thesis, the application of this method in turbulence research is discussed, in particular with respect to the problem of intermittency, i.e. the unexpected frequent occurrences of large velocity fluctuations on small length scales. The method, which is discussed extensively for one exemplarily chosen dataset, yields a correct description of this phenomenon. The second part of this thesis is concerned with the analysis of high frequency exchange rate data (US-Dollar/DM). Theses exchange rates show similarities to turbulence, namely unexpected frequent occurrences of very large price fluctuations on small time scales. A comparison of the stochastic processes underlying FX-markets and turbulence shows interesting analogies. <engl.>
