Modelle diskreter Entscheidungen: Theorie und Anwendung in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wien ; New York
Springer
1990
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Die Bedeutung diskreter Entscheidungen 1
1.2 Die Bedeutung diskreter Entscheidungsmodelle 2
1.2.1 Individualmodelle versus aggregierte Modelle 2
1.2.2 Anwendungsmöglichkeiten für diskrete Entscheidungs¬
modelle 3
1.3 Diskrete Entscheidungsmodelle und qualitative Modelle ... 7
1.4 Zielsetzung und Aufbau des Buches 9
1.5 Weiterführende Literatur 12
2 Ökonomische Entscheidungstheorie 15
2.1 Die Standardtheorie des Konsumverhaltens 16
2.1.1 Optimierung unter Nebenbedingungen 17
2.1.2 Nachfragefunktionen, indirekte Nutzenfunktion .... 20
2.1.3 Die Annahmen der neoklassischen Konsumtheorie .. 22
2.2 Erweiterungen der Standardtheorie 25
2.2.1 Zeitkosten 26
2.2.2 Charakteristika von Gütern 29
2.3 Das Konzept der bedingten Optimierung 32
2.4 Möglichkeiten der Vereinfachung des Modells 42
2.4.1 Konstante Preise 43
2.4.2 Das „composite commodity Theorem 44
2.4.3 Separabilität 45
2.5 Zusammenfassung 48
3 Statistisch ökonometrische Grundlagen 51
3.1 Relative Häufigkeitsverteilung 53
3.1.1 Gemeinsame, bedingte und Randverteilung 53
3.1.2 Momente von Häufigkeitsverteilungen 59
3.2 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie 62
3.2.1 Zufallsexperiment und Wahrscheinlichkeit 63
3.2.2 Zufallsvariable und Verteilungen 65
— ___ Inhaltsverzeichnis
3.2.3 Momente von Verteilungen 69
3.2.4 Wichtige Verteilungen 70
3.2.5 Gestutzte Verteilungen 74
3.3 Statistisches Schätzen 77
3.3.1 Schätzung, Schätzer, Schätzwert 77
3.3.2 Eigenschaften von Schätzern 78
3.3.3 Schätzverfahren 80
3.4 Statistische Testverfahren 87
3.4.1 Der (asymptotische) t Test 88
3.4.2 Der Likelihood Ratio Test 89
3.4.3 „Goodness of fit Maße 91
3.5 Zusammenfassung 92
4 Die allgemeine Form diskreter Entscheidungsmodelle ... 93
4.1 Das Entscheidungsproblem bei diskreten Alternativen 93
4.2 Die Zufallsnutzentheorie 98
4.3 Die Struktur diskreter Entscheidungsmodelle 102
4.4 Die Schätzung diskreter Entscheidungsmodelle 110
4.5 Erwarteter maximaler Nutzen, marginale Auswahlwahrschein¬
lichkeit, Elastizitäten 114
4.6 Zusammenfassung 119
5 Spezielle diskrete Entscheidungsmodelle 121
5.1 Die funktionale Form des deterministischen Nutzens 122
5.2 Die Spezifikation der stochastischen Nutzenkomponente ... 129
5.2.1 Das lineare Wahrscheinlichkeitsmodell 131
5.2.2 Das Logit Modell 135
5.2.3 Das Probit Modell 145
5.2.4 Das „nested logif Modell 151
5.2.5 Sequentielle und multivariate Modelle 164
5.3 Zusammenfassung 167
6 Die praktische Umsetzung von diskreten Entscheidungs¬
modellen 169
6.1 Auf der Suche nach dem „besten Modell 170
6.1.1 Ein Beispiel: Wahl der Studienrichtung 173
6.1.2 Die Auswahl der ins Modell aufzunehmenden Vari¬
ablen 175
6.1.3 Die Wahl der funktionalen Form 189
6.1.4 Die Wahl des Modelltyps 194
6.2 Probleme der Datenstruktur und Datenerhebung 197
6.2.1 Gruppierte Individuen 197
6.2.2 Gruppierte Alternativen 203
Inhaltsverzeichnis Ji
6.2.3 Geschichtete Stichproben 207
6.3 Zusammenfassung 212
7 Verallgemeinerungen und Beziehungen zu anderen Model¬
len 215
7.1 Formale Beziehungen zu anderen Modellen 216
7.1.1 Log lineare Modelle 216
7.1.2 Diskriminanzanalyse 220
7.1.3 Poisson Regression 223
7.1.4 „Universal logit 224
7.2 Latente Variable in ökonometrischen Modellen 226
7.2.1 Die Latente Variablen Interpretation diskreter Mo¬
delle 226
7.2.2 Das „Ordered response Modell 230
7.2.3 Das Tobit Modell 231
7.3 Latente Variablen Modelle mit mehreren stochastischen Glei¬
chungen 236
7.3.1 Modelle mit Selektivität 236
7.3.2 „Switching regression Modelle 241
7.4 Zusammenfassung 244
8 Dynamische diskrete Entscheidungsmodelle 245
8.1 Modelle in diskreter Zeit 246
8.1.1 Diskrete Entscheidungsmodelle bei mehreren Quer¬
schnitten 247
8.1.2 Diskrete Entscheidungsmodelle bei Panel Daten.... 250
8.2 Modelle in kontinuierlicher Zeit 259
8.2.1 Wichtige Konzepte bei der Analyse von Verweildau¬
ern 262
8.2.2 Berücksichtigung exogener Variabler 267
8.2.3 Schätzung 270
8.2.4 Probleme und Verallgemeinerungen 273
8.3 Zusammenfassung 275
Anhang: Eigenschaften von Schätzern 277
A.l Kriterien bei endlichen Stichproben 277
A.2 Asymptotische Kriterien 282
Verzeichnis der Tabellen
1.1 Elastizitäten der Verkehrsmittel wähl 5
3.1 Dreidimensionale Häufigkeitsverteilung 54
3.2 Marginale Häufigkeitsverteilung 56
3.3 Bedingte Häufigkeitsverteilung 57
3.4 Momente von Häufigkeitsverteilungen 59
3.5 Wahrscheinlichkeiten der Binomialverteilung 82
3.6 Schritte des Newton Raphson Algorithmus 85
5.1 Typen erklärender Variabler 128
5.2 Schätzergebnisse verschiedener Modelle 151
6.1 Beobachtbare Häufigkeiten der Alternativen 174
6.2 Information für die ersten zwei Individuen 175
6.3 Schätzergebnisse 177
6.4 Datensatz für die ersten zwei Individuen 177
6.5 Schätzergebnisse 179
6.6 Aufspaltung von generischen Variablen 183
6.7 Schätzergebnisse 184
6.8 Schätzergebnisse 185
6.9 Schätzergebnisse 187
6.10 Schätzergebnisse 188
6.11 Prognostizierte Häufigkeiten der Alternativen 192
6.12 Schätzergebnisse 194
Abbildungsverzeichnis
2.1 Preis Indifferenzkurven 22
2.2 Geld und Zeit Budgetrestriktion 28
2.3 Konsumentscheidung bei diskreten Gütern 39
3.1 Summe zweier gleichverteilter Zufallsvariabler 68
3.2 Die Dichtefunktion der Gumbel Verteilung 73
3.3 Dichtefunktion einer gestutzen Zufallsvariablen 75
3.4 Der Newton Raphson Algorithmus 86
4.1 Verkehrsmittelwahl 95
4.2 Zufallsnutzen und Entscheidung 104
4.3 Dichtefunktion der Zufallsnutzen 105
5.1 Auswahlwahrscheinlichkeit im linearen Wahrscheinlichkeits¬
modell 133
5.2 Auswahlwahrscheinlichkeiten im Logit Modell 140
5.3 Auswahlwahrscheinlichkeiten im binären Probit Modell.... 150
5.4 Die Struktur des „nested logif Modells 159
6.1 Der Prozeß der Modellentwicklung 172
6.2 Berücksichtigung gruppierter Individuen 201
6.3 Gruppierte Alternativen 203
7.1 Das Tobit Modell 232
8.1 Information bei diskreter Zeit 246
8.2 Information bei kontinuierlicher Zeit 261
A.l Konsistenz eines Schätzers 283
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