Einführung in die Ökonometrie:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München u.a.
Oldenbourg
1991
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| Ausgabe: | 4., durchges. Aufl. |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 279 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3486220926 |
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Seite
Vorwort 7
Einleitung 11
Teil I: Konzepte der stochastischen Modellanalyse 15
Kapitel 1: Realität, Theorie und Modell 17
Kapitel2: Der stochastische Ansatz 22
Kapitel 3: Stochastisches, statistisches und ökonomeIrisches Modell 27
Kapitel 4: Variablentypen, Darstellungsarten und Unterteilungen
ökonometrischer Modelle 38
Teil II: Beobachtungsdaten und Identifikation 51
Kapitel 5: Die Datenbasis des ökonometrischen Modells 53
Kapitel 6: Das Identifikationsproblem 58
Kapitel 7: Kriterien für Identifizierbarkeit 66
Teil III: Schätz- und Testverfahren 73
Kapitel 8: Statistische Eigenschaften guter Schätzungen 75
8.1. Die Schätzfunktion 75
8.2. Erwartungstreue 76
8.3. Konsistenz 76
8.4. Effizienz 78
8.5. Linearität der Schätzfunktion 81
Kapitel 9: Die Methode der kleinsten Quadrate:
Das einfache und das multiple Regressionsmodell 80
9.1. Das einfache Regressionsmodell 80
9.2. Eigenschaften der Regressionsgeraden 85
9.3. Grafische Darstellung des Schätzprozesses und seiner Eigenschaften 87
9.4. Das multiple Regressionsmodell 88
9.5. Modellschätzungen 91
9.6. Beispiel 92
Kapitel 10: Die Schätzeigenschaften der Methode der kleinsten Quadrate,
Varianz der Schätzwerte und Residuaharianz 96
10.1. Linearität der Schätzfunktionen 96
10.2. Erwartungstreue 97
10.3. Die Varianz der Schätzwerte und der Störvariablen 99
10.4. Konsistenz 104
10.5. Effizienz 105
10.6. Die Schätzfunktion für die Varianz der Störvariablen 109
10.7. Zusammenfassung 111
10.8. Beispiel 112
Kapitel 11: Bestimmtheitsmaß, Signifikanztests und Konfidenzintervalle
fiir Regressionskoeffizienten 115
11.1. Bestimmtheitsmaß und Korrelationskoeffizient 115
11.2. Signifikanztests und ihre Interpretation 119
11.3. Konfidenzintervalle 121
11.4. Beispiel 122
Kapitel 12: Normalverteilte Störvariablen und die Maximum Likelihood
Methode 125
12.1. Die Maximum Likelihood Methode 125
12.2. Signifikanztests für gemeinsame Einflüsse 128
6 Inhaltsverzeichnis
0 Seite
Kapitel 13: Multikollinearität 134
13.1. Das Problem 134
13.2. Auswirkungen der Multikollinearität 136
13.3. Verfahren zur Verringerung der Multikollinearität 138
Kapitel 14: Autokorrelation und Heteroskedastizität 143
14.1. Ursachen der Autokorrelation 143
14.2. Der Markov-Prozeß 143
14.3. Der Durbin-Watson-Test 146
14.4. Auswirkungen der Autokorrelation auf die statistischen Eigenschaften
der OLS-Schätzfunktion 149
14.5. Die Differenzmethode 150
14.6. Die verallgemeinerte Methode der kleinsten Quadrate 151
14.7. Erweiterung des Anwendungsbereiches der GLS-Methode 153
14.8. Heteroskedastizität und GLS-Schätzungen 154
14.9. Ein Test auf Heteroskedastizität 159
14.10.Beispiel 161
Kapitel 15: Parameterschätzungen dynamischer Modellgleichungen 164
15.1. Darstellung verteilter Verzögerungen und ihre Schätzprobleme 164
15.2. Schätzverfahren bei einfachen Lag-Modellen 167
15.3. Das Almon-Verfahren 168
15.4. Das Koyck-Verfahren 170
15.5. Korrigierte Erwartungen und das Modeil der partiellen Anpassung 172
15.6. Sätze zur Lag-Reihen Theorie 173
15.7. Rationale distributed lag Funktionen 178
15.8. Schätzung und Schätzeigenschaften endogen dynamischer Gleichungen 180
15.9. Autokorrelationstest bei verzögert endogenen Regressoren 191
Kapitel 16: Qualitative Einflüsse: Die Verwendung von (0 ,1)-Regressoren 194
16.1. Qualitative Regressoren 194
16.2. Strukturbruchtests 198
16.3. Beispiel 199
Kapitel 17: Schätzverfahren für identifizierbare Modellgleichungen 202
17.1. Vorzüge der direkten Koeffizientenschätzung 202
17.2. Die indirekte Methode der kleinsten Quadrate 203
17.3. Die Instrumentalvariablen-Methode 208
17.4. Beispiel 213
Kapitel 18: Schätzverfahren für überidentifizierte Modellgleichungen 215
18.1. Die zweistufige Methode der kleinsten Quadrate 215
18.2. Das Prinzip des minimalen Varianzquotienten 221
18.3. Die Maximum Likelihood-Methode bei beschränkter Information 225
18.4. k-Klasse Schätzungen 226
18.5. Die Fixpunktmethode 228
18.6. Beispiel 230
Kapitel 19: Simultane Schätzungen der Modellkoeffizienten 233
19.1. Die Maximum Likelihood-Methode bei voller Information 233
19.2. Die dreistufige Methode der kleinsten Quadrate 240
Kapitel 20: Prognosen 244
20.1. Wahl des Schätzverfahrens 244
20.2. Prognoseerstellung 246
Ergänzungen und Errata 254
Literaturverzeichnis 257
Abkürzungen 264
Tabellenanhang 265
Sachverzeichnis 275
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