Diskrete Verweildauermodelle mit zufälligen Effekten: Simulationsstudien und empirische Analysen der Chancen und Risiken von Unternehmensgründungen und der Determinanten der Arbeitslosigkeit
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Frankfurt am Main [u.a.]
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| adam_text | Inhaltsübersicht
I EINLEITUNG 1
II VERWEILDAUERMODELLE 5
III BERÜCKSICHTIGUNG ZUFÄLLIGER EFFEKTE IM
RAHMEN DER DISKRETEN VERWEILDAUERANALYSE 29
IV SCHÄTZUNG DER MODELLPARAMETER IM
RAHMEN DER DISKRETEN VERWEILDAUERMODELLE 45
V SIMULATIONSSTUDIEN 67
VI EMPIRISCHE ANALYSEN 143
VII FAZIT 155
ANHÄNGE 159
Inhaltsverzeichnis K
Inhaltsverzeichnis
Vorwort VI
Inhaltsobersicht vn
Inhaltsverzeichnis LX
Abkorzungsverzeichnis XV
Symbolverzeichnis XVII
I Einleitung 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 3
II Verweildauermodelle 5
II. 1 Hinführung zur Thematik und allgemeine Darstellung von
Verweildauermodellen 5
11.2 Anwendungsgebiete und Probleme Bei der Analyse von
Verweildauern 7
11.3 Grundlegende Begriffe bei stetig und diskret erhobenen Zeiten 9
11.3.1 Grundlegende Begriffe bei stetigen Verweildauern 9
11.3.2 Grundlegende Begriffe bei diskreten Verweildauern 11
11.4 Begründung der diskreten Verweildauermodelle 12
II. 5 Hazardrate, Survivorfunktion und Dichtefunktion bei den
diskreten Modellen 13
11.6 Zensierungsproblematk und Zensierungsmechanismen 14
11.7 Die Sterbetafelmethode 16
11.8 Darstellung der diskreten Verweildauermodelle als
Regressionsmodelle 17
11.9 Spezielle diskrete Verweildauermodelle im Ein-Episoden Fall 22
11.9.1 Logistisches Modell 22
11.9.2 Gruppiertes Cox-Modell 23
11.9.3 Modell nach Aranda-Ordaz 24
11.9.4 Weitere Verweildauermodelle 24
11.10 Diskrete Mehr-Episoden Modelle 25
II. 11 Konstruktion der Likelihoodfunktion bei den diskreten
Verweildauermodellen 26
I
X III Berücksichtigung zufälliger Effekte im Rahmen der
diskreten Verweildauermodelle 29
m. l Darstellung und Formen der unbeobachteten
POPULATIONSHETEROGENTTÄT 29
in. 1.1 Die unbeobachtete Populationsheterogenität in der diskreten
Verweildaueranalyse und dabei auftretende Probleme 30
in. 1.2 Diskrete Verweildauermodelle mit zufälligen Effekten 31
III. 1.2.1 Modelldefinition im Rahmen der GLRCM 32
III. 1.2.2 Definition der Hazardrate in den diskreten
Verweildauermodellen mit zufalligen Effekten 34
Iü.2 Konstruktion der Lbcelihoodfunktion bei Berücksichtigung
zufälliger Effekte 34
III.2.1 Reparametrisierung der GLRCM 35
III2 2 Konstruktion der Likelihoodfunktion für diskrete
Verweildauermodelle mit zufälligen Effekten 37
III.2.3 Integralapproximationsverfahren 38
HI.2.3.1 Gauss-Hermite Quadraturtechnik 38
ra.2.3.2 Die Monte-Carlo Methode 42
IV Schätzung der Modellparameter im Rahmen der
diskreten Verweildauermodelle 45
IV. 1 Maximum-Lkelhood-Schätzung ohne Berücksichtigung
zufälliger Effekte 48
IV. 1.1 Analytische Maximierung 48
IV. 1.2 Numerische Maximierung 4
IV. 1.3 Maximierung mit dem BHHH-Verfahren 50
IV.2 Maximum-Lkelihood-SchAtzung bei Berücksichtigung
zufälliger Effekte 51
IV.2.1 Analytische Maximierung 52
IV.2.2 Numerische Maximierung ^
IV.2.3 Maximierung mit dem BHHH-Verfahren 54
IV.3 Berücksichtigung von mehreren Episoden bei der Schätzung
der Modellparameter für Modelle mit zufälligen Effekten 55
IV.3.1 Mehr-Episoden Modelle 56
IV.3.2 Mehr-Episoden Modelle mit episodenspezifischen Parametern 58
IV.4 Varianzschatzungen, Parameter-und Modelltests 59
IV. 5 Alternative Schatzprinzipien bei Berücksichtigung zufälliger
Effekte 63
IV.5.1 Indirekte Maximierung mit Hilfe des EM-Algorithmus 63
IV.5.2 Vergleich zwischen EM-Algorithmus und direkter Maximierung 65
Inhaltsverzeichnis XI
V Simulationsstudien 67
V. l Anwendungsmöglichkeiten und Funktionsumfang des
Simulationsprogramms 67
V.2 Erzeugung der simulierten Datensätze 74
V.3 Rahmenfestlegungen bezüglich der Simulationsstudien 75
V.3.1 Festlegung einer ausreichenden Zahl von Untersuchungseinheiten,
Zeitintervallen und Simulationsläufen 77
V.3.2 Festlegung einer ausreichenden Zahl von Integrationspunkten bei
Berücksichtigung eines zufälligen Effekts 84
V.3.2.1 Festlegung einer ausreichenden Zahl von Stützstellen und
Quadraturpunkten bei der Gauß-Hermite Quadratur 84
V.3.2.2 Festlegung einer ausreichenden Zahl von Simulationen
bei der Monte-Carlo Methode 87
V.3.3 Vergleich von analytischer und numerischer Maximierungs-
methode bei Berücksichtigung eines zufälligen Effekts 91
V.3.4 Vergleich von analytischer Maximierungsmethode und BHHH-
Verfahren bei Berücksichtigung eines zufälligen Effekts 95
V.3.5 Vergleich von konstanten und variierenden Kovariablenwerten
für die Simulationsläufe unter Berücksichtigung eines zufälligen
Effekts bei analytischer Maximierung 100
V.4 Variation verschiedener Modellgröben der Simulationsstudien 104
V 4.1 Variation des Initialisierungswertes des zufälligen
Parameters für die Schätzung 105
V.4.2 Variation des Vorgabewertes des zufälligen Parameters
für die Datensatzerzeugung 109
V.4.3 Variation der Kovariablenkombination und der Zahl der
Untersuchungseinheiten bei Beachtung eines zufälligen Effekts 113
V.4.4 Variation der Zensierungswahrscheinlichkeit der Untersuchungs¬
einheiten und der Länge des Beobachtungszeitraums bei
Beachtung eines zufälligen Effekts 117
V. 5 Fehlspezifikation von Modell vorgaben bei den Simulationsstudien 122
V.5.1 Analyse von unter Heterogenität erzeugten Datensätzen mit
Methoden ohne Berücksichtigung zufälliger Effekte 122
V.5.2 Analyse von homogenen Datensätzen mit Methoden unter
Berücksichtigung eines zufälligen Effekts 126
V.5.3 Fehlspezifikation der Linkfünktion 129
V.6 Simulation von Mehr-Episoden Modellen bei Berücksichtigung
eines zufalligen Effekts 132
V.6.1 Modelle ohne episodenspezifische Parameter 132
V.6.2 Modelle mit episodenspezifischen Parametern 135
V.6.3 Modelle mit bei der Parameterschätzung unberücksichtigten
episodenspezifischen Parametern 138
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VI Empirische Analysen 143
VI. 1 Analyse der Überlebensdauer von Unternehmen auf dem
Markt anhand einer Umfrage des Instituts für Soziologie
der Ludwig-Maximilians-UniversitAt München bei
Berücksichtigung zufalliger Effekte 143
VI.2 Analyse der Dauer der Arbeitslosigkeit anhand von Daten
aus dem sozio-ökonomischen panel bei berücksichtigung
zufalliger Effekte und mehrerer Episoden pro Individuum 147
VII Fazit 155
VTI. 1 Zusammenfassung zu den Simulationen und zu den
empirischen Analysen 155
VII.2 Schlussbemerkung 157
Anhang A Analytische Ableitungen der verwendeten
Regressionsmodelle 159
A.l Logistisches Modell 159
A.1.1 Logistisches Modell ohne Beachtung zufälliger Effekte 1J9
A.l.l.lEin-Episoden Modell 159
A.l. 1.2 Mehr-Episoden Modell 161
A.1.2 Logistisches Modell bei Beachtung zufälliger Effekte 163
A.l.2.1 Ein-Episoden Modell mit zufälligen Parametern 1^3
A. 1.2.1.1 Integralapproximation durch
Gauss-Hermite Quadraturtechnik ^4
A. 1.2.1.2 Integralapproximation durch die
Monte-Carlo Methode 167
A. 1.2.2 Mehr-Episoden Modell mit zufälligen Parametern 170
A. 1.2.2.1 Integralapproximation durch
Gauss-Hermite Quadraturtechnik *
A. 1.2.2.2 Integralapproximation durch die
Monte-Carlo Methode 174
A.2 Gruppiertes Cox-Modell 176
A.2.1 Gruppiertes Cox-Modell ohne Beachtung zufälliger Effekte 176
A.2.1.1 Ein-Episoden Modell 176
A.2.1.2 Mehr-Episoden Modell 177
Inhaltsverzeichnis XIII
A.2.2 Gruppiertes Cox-Modell bei Beachtung zufälliger Effekte 178
A.2.2.1 Ein-Episoden Modell mit zufälligen Parametern 178
A.2.2.1.1 Integralapproximation durch
Gauss-Hermite Quadraturtechnik 179
A.2.2.1.2 Integralapproximation durch die
Monte-Carlo Methode 181
A.2.2.2 Mehr-Episoden Modell mit zufälligen Parametern 181
A.2.2.2.1 Integralapproximation durch
Gauss-Hermite Quadraturtechnik 182
A.2.2.2.2 Integralapproximation durch die
Monte-Carlo Methode 184
Anhang B Methoden zur Approximation von Integralen 185
B. 1 INTE0RALAPPROXIMAT1ON DURCH GAUSS-HERMITE QUADRATURTECHNIK 186
B.2 Integralapproximation durch die Monte-Carlo Methode 187
Anhang C Darstellungen zu den Simulationsstudien 189
Anhang D Kodierung der empirischen Datensätze 229
D. 1 Unternehmensdatensatz des Instituts für Soziologie der
Ludwig-Maximilians-Universität München 229
D.2 Arbeitslosendatensatz aus dem Sozio-ökonomischen Panel 231
Literaturverzeichnis 233
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| spelling | Stahl, Erwin 1966- Verfasser (DE-588)1027731481 aut Diskrete Verweildauermodelle mit zufälligen Effekten Simulationsstudien und empirische Analysen der Chancen und Risiken von Unternehmensgründungen und der Determinanten der Arbeitslosigkeit Erwin Stahl Frankfurt am Main [u.a.] Lang 1996 XIX, 239 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier [Europäische Hochschulschriften / 5] 1860 Zugl.: Regensburg, Univ., Diss., 1995 Sozialwissenschaften Failure time data analysis Panel analysis Social sciences Statistical methods Zufallskoeffizient (DE-588)4191647-5 gnd rswk-swf Modell (DE-588)4039798-1 gnd rswk-swf Verweildauer (DE-588)4214965-4 gnd rswk-swf Diskrete Verteilung (DE-588)4150183-4 gnd rswk-swf Panelanalyse (DE-588)4173172-4 gnd rswk-swf Statistische Analyse (DE-588)4116599-8 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Verweildauer (DE-588)4214965-4 s Statistische Analyse (DE-588)4116599-8 s Modell (DE-588)4039798-1 s DE-604 Panelanalyse (DE-588)4173172-4 s Diskrete Verteilung (DE-588)4150183-4 s Zufallskoeffizient (DE-588)4191647-5 s 5] [Europäische Hochschulschriften 1860 (DE-604)BV000001798 1860 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007085109&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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