Nichtparametrische Schätzung: neue Ansätze zur Schätzung, Überprüfung und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge mit Hilfe der Kerndichte- und Kernregressionsschätzung
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
1996
|
| Schriftenreihe: | [Europäische Hochschulschriften / 5]
1944 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XV, 165 S. graph. Darst. |
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-IX
INHALTSVERZEICHNIS
LISTE
HAEUFIG
BENUTZTER
SYMBOLE
.
XIII
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
.
XV
KAPITEL
1.
EINLEITUNG
.
1
KAPITEL
2.
DIE
KLASSISCHE
PARAMETRISCHE
REGRESSIONSTHEORIE
UND
IHRE
KRITISCHE
WUERDIGUNG
.
7
2.1
DIE
BEDEUTUNG
DER
GEMEINSAMEN
VERTEILUNG
IN
DER
REGRESSIONSANALYSE
.
7
2.1.1
DIE
GEMEINSAME
VERTEILUNG
UND
DIE
DARAUS
ABLEITBAREN
FUNKTIONEN
.
7
2.1.2
MITTELWERT,
MEDIAN,
UND
MODUS
DER
BEDINGTEN
VERTEILUNG
.
8
2.1.3
VON
DER
MITTELWERT-REGRESSION
ZUR
LINEAREN
REGRESSION
.
.
.
.
11
2.2
BEDINGTE
ERWARTUNG
ALS
BESTE
MSE-PROGNOSEFUNKTION
.
12
2.2.1
PROGNOSEFUNKTION
.
12
2.2.2
DIE
OPTIMALEN
EIGENSCHAFTEN
DER
BEDINGTEN
ERWARTUNG
.
13
2.2.3
DIE
OPTIMALEN
EIGENSCHAFTEN
DER
STOERGROESSE
U
IN
EINER
MITTELWERT
REGRESSION
.
15
2.3
ANNAHMEN
DER
KLASSISCHEN
PARAMETRISCHEN
REGRESSIONSSCHAETZUNG
.
16
2.3.1
NOTWENDIGKEIT
DER
HILFSANNAHMEN
BEI
EINER
REGRESSIONSSCHAETZUNG
.
16
2.3.2
FUNDAMENTALE
ANNAHMEN
DER
REGRESSIONSSCHAETZUNG
BEI
STETIGEN
VARIABLEN
.
17
2.3.3
ANNAHMEN
DER
PARAMETRISCHEN
REGRESSIONSSCHAETZUNGEN
.
21
2.3.4
DAS
PROBLEM
DER
ANNAHME
EINER
BEKANNTEN
BZW.
LINEAREN
FUNKTION
.
22
2.4
SETZT
EINE
STABILE
STRUKTUR
PARAMETRISCHE
MODELLE
VORAUS?
.
26
2.4.1
DIE
SUCHE
NACH
STABILEN
STRUKTUREN
.
26
2.4.2
DIE
SUCHE
NACH
KONSTANTEN
REGRESSIONSKOEFFIZIENTEN
.
27
2.4.3
UNMOEGLICHKEIT
EINER
ERWARTUNGSTREUEN
PARAMETERSCHAETZUNG
IN
DER
PRAXIS
.
27
2.4.4
VORZUEGE
DER
PROGNOSESCHAETZUNG
.
28
KAPITEL
3.
MOEGLICHKEIT
EINER
REGRESSIONSANALYSE
UEBER
DEN
UMWEG
EINER
DICHTESCHAETZUNG
.
31
3.1
REGRESSIONSSCHAETZUNG
UEBER
DEN
UMWEG
EINER
DICHTESCHAETZUNG
.
31
3.2
UEBERTRAGBARKEIT
DER
STATISTISCHEN
EIGENSCHAFTEN
EINES
DICHTESCHAETZERS
AUF
DIE
DARAUS
ABLEITBAREN
FUNKTIONEN
.
31
3.3
ERWUENSCHTE
EIGENSCHAFTEN
EINER
DICHTESCHAETZUNG
IM
RAHMEN
DER
REGRESSIONSANALYSE
.
34
3.3.1
ERWARTUNGSTREUE
UND
EFFIZIENZ
.
34
3.3.2
KLEINERE
MSE
(RELATIVE
EFFIZIENZ)
.
T
.
.
36
-X
3.3.3
MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZUNG
.
39
3.3.4
KONSISTENZ
.
39
3.3.5
DIE
DICHTESCHAETZUNG
SOLL
SELBST
AUCH
EINE
DICHTEFUNKTION
SEIN
.
40
KAPITEL
4.
DIE
METHODE
DER
KEMDICHTESCHAETZUNG
.
43
4.1
DER
URSPRUNG
DES
VERFAHRENS
.
43
4.1.1
DAS
HISTOGRAMM
.
43
4.1.2
DAS
GLEITENDE
HISTOGRAMM
.
44
4.2
DER
KERNDICHTESCHAETZER
.
45
4.2.1
DER
EINDIMENSIONALE
KEMDICHTESCHAETZER
.
45
4.2.2
DIE
WAHL
DER
KEMFUNKTION
.
45
4.2.3
DER
MULTIVARIATE
KERNDICHTESCHAETZER
.
47
4.2.4
DIE
KONSISTENZ
DES
KEMDICHTESCHAETZERS
.
47
4.2.5
DIE
WAHL
DER
BANDWEITE
MIT
DER
METHODE
DER
KREUZVALIDIERUNG
.
48
4.3
EINIGE
BEMERKUNGEN
ZUR
KERNDICHTESCHAETZUNG
.
53
4.3.1
DIE
VERWENDUNG
DER
KEMFUNKTIONEN
MIT
NEGATIVER
DICHTE
IN
DER
LITERATUR
.
53
4.3.2
DIE
FEHLER-IN-VARIABLEN-INTERPRETATION
DER
KEMDICHTESCHAETZUNG
.
54
4.3.3
DAS
PROBLEM
DER
DIMENSIONALITAET
.
56
4.3.4
DIE
AUSWAHL
DER
BANDWEITE
BEI
MULTIVARIATEN
DICHTESCHAETZUNGEN
.
57
4.3.5
VARIABLE
BZW.
ADAPTIVE
KEMDICHTESCHAETZER
.
58
4.4
SCHLUSSFOLGERUNG:
DIE
VORZUEGE
DER
KEMDICHTESCHAETZUNG
.
59
KAPITEL
5.
OPTIMALE
PROGNOSE
MITHILFE
DER
PROGNOSEVERTEILUNG
.
61
5.1
EINFUEHRUNG:
DIE
BEDEUTUNG
DER
PROGNOSEVERTEILUNG
.
61
5.2
NICHTPARAMETRISCHE
BEDINGTE
DICHTE
ALS
PROGNOSEVERTEILUNG
.
64
5.3
DIE
FRAGE
DER
EFFIZIENZ
BEI
SYMMETRISCHEN
UNIMODALEN
PROGNOSEVERTEILUNGEN
.
65
5.4
ASYMMETRISCHE
PROGNOSEVERTEILUNG
.
66
5.4.1
EINE
THEORIE
DER
OPTIMALEN
PROGNOSE
.
66
5.4.2
FEHLINTERPRETATION
DES
ERWARTUNGSWERTES
ALS
MEDIAN
.
69
5.4.3
FEHLINTERPRETATION
DES
ERWARTUNGSWERTES
ALS
MODUS
.
69
5.4.4
ANWENDUNG
DER
THEORIE
DER
OPTIMALEN
PROGNOSE:
DAS
ST.
PETERSBURGER
PARADOXON
.
70
5.4.5
RATIONALE
PROGNOSEN
IM
FINANZMARKT
.
74
5.4.6
IST
DIE
RATIONALE
ERWARTUNG
WIRKLICH
RATIONAL?
.
76
5.5
DIE
KONFIDENZINTERVALLE
DER
PROGNOSEN
.
77
5.6
WECHSELKURSPROGNOSEN
.
78
-XI
KAPITEL
6.
MITTELWERT-REGRESSION
MIT
KERNDICHTESCHAETZERN
(KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG)
UND
IHRE
ERWEITERUNG
.
81
6.1
EINFUEHRUNG
.
81
6.2
DIE
HERKOEMMLICHE
THEORIE
DER
KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG
.
82
6.2.1
VON
DER
DICHTESCHAETZUNG
ZUR
REGRESSIONSSCHAETZUNG:
DER
NADARAYA
WATSON-REGRESSIONSSCHAETZER
.
82
6.2.2
DIE
VORAUSSETZUNGEN
DER
KONSISTENZ
DER
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
.
84
6.2.3
DIE
INTERPRETATION
DER
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
ALS
GEWICHTETER
GLEITENDER
DURCHSCHNITT
.
85
6.2.4
DIE
AUSWAHL
DER
BANDWEITE
MIT
DER
METHODE
DER
KREUZVALIDIERUNG
.
87
6.3
EINIGE
BEMERKUNGEN
ZUR
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
.
88
6.3.1
VARIABLE
REGRESSIONSKOEFFIZIENTEN:
EINE
BESONDERHEIT
DER
NICHTPARAMETRISCHEN
REGRESSIONSSCHAETZUNG
.
88
6.3.2
DIE
KEMDICHTESCHAETZUNG
ALS
STRUKTURSCHAETZUNG
UND
DIE
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
ALS
PROGNOSESCHAETZUNG
.
89
6.3.3
DIE
AUSWAHL
DER
BANDWEITEN
BEI
MULTIVARIATEN
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNGEN
.
90
6.3.4
DIE
INTERPRETATION
DER
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
ALS
GEWICHTETE
KQ
SCHAETZUNG
(WEIGHTED
LEAST
SQUARES)
.
91
6.3.5
VARIANZEN,
VERZERRUNGEN,
MSE
UND
KONFIDENZINTERVALLE
DER
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
BEI
KLEINEN
STICHPROBEN
.
93
6.3.6
VERMINDERTE
AUSSAGEKRAFT
DES
KONFIDENZINTERVALLS
.
95
6.3.7
EINE
FEHLER-IN-VARIABIEN-INTERPRETATION
DER
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
.
96
6.4
AUSWAHL
DER
BANDWEITE
UNTER
THEORETISCHEN
RESTRIKTIONEN:
DER
MONOTONE
NW-SCHAETZER
.
97
6.5
KORREKTUR
DER
VERZERRUNG
DER
KEMREGRESSIONSSCHAETZUNG
.
99
6.5.1
DIE
HERKOEMMLICHEN
VERFAHREN
ZUR
KORREKTUR
DER
VERZERRUNG
UND
IHRE
PROBLEME
.
99
6.5.2
KORREKTUR
DER
VERZERRUNG
MIT
EIGENSCHAFTEN
DER
BEDINGTEN
ERWARTUNG
.
99
6.6
SIGNIFIKANZTESTS
DER
REGRESSOREN
MITHILFE
VON
MONTE-CARLO-STUDIEN
.
104
6.6.1
SIGNIFIKANZTESTS
DER
REGRESSOREN
BEI
EINER
PROGNOSESCHAETZUNG
.
104
6.6.2
DIE
BENOETIGTE
ANZAHL
VON
STICHPROBEN
BEI
EINER
MONTE-CARLO-SIMULATION
ZUR
ERMITTLUNG
DER
KRITISCHEN
WERTE
DER
TESTSTATISTIK
.
106
6.6.3
SENSIBILITAETSANALYSE
.
107
6.6.4
DIE
KRITISCHEN
WERTE
DER
KEMREGRESSIONSSCHAETZER
UND
ADAPTIVER
REGRESSIONSSCHAETZER:
DAS
ERGEBNIS
DER
MONTE-CARLO-STUDIEN
.
111
6.6.5
ERWEITERUNG
FUER
MEHRERE
REGRESSOREN
IN
ADDITIVEN
MODELLEN
.
112
6.6.6
ERWEITERUNG
ZUM
TEST
VON
RESTRIKTIONEN
.
116
-XII
6.6.7
ERWEITERUNG
ZUM
TEST
VON
PARAMETRISCHEN
MODELLEN
.
116
6.6.8
ERWEITERUNG
ZUM
TEST
VON
NICHTPARAMETRISCHEN
MODELLEN
.
117
6.7
PRAKTIKABLE
MULTIVARIATE
ERWEITERUNG
DER
KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG
FUER
KLEINE
STICHPROBEN:
DAS
ADDITIVE
MODELL
UNTER
BERUECKSICHTIGUNG
DER
INTERAKTIONSEFFEKTE
.
117
6.7.1
DAS
PROBLEM
DER
DUENENSIONALITAET
.
117
6.7.2
EINE
PRAKTIKABLE
LOESUNG
DES
PROBLEMS
DER
DIMENSIONALITAET
.
117
6.8
EFFIZIENZGEWINN
DURCH
SYNTHESE
DER
PARAMETRISCHEN
UND
NICHTPARAMETRISCHEN
REGRESSIONSSCHAETZUNG
.
119
6.8.1
DIE
THEORIE
DER
KOMBINIERTEN
REGRESSIONSSCHAETZUNG
.
119
6.8.2
EMPIRISCHE
ORTHOGONAL-POLYNOME
(EOP):
EIN
FLEXIBLES
UND
EFFIZIENTES
PARAMETRISCHES
REGRESSIONSVERFAHREN
.
121
6.8.3
DIE
ANZAHL
DER
VERWENDETEN
TERME
UND
DIE
A-FEHLER-ADJUSTIERUNG
.
.
.
123
6.9
NICHTPARAMETRISCHE
BZW.
NICHTLINEARE
KOINTEGRATIONSANALYSE
.
124
6.9.1
EINFUEHRUNG:
PROBLEME
BEI
DER
SCHAETZUNG
VON
INTEGRIERTEN
GROESSEN
.
124
6.9.2
LINEARE,
NICHTLINEARE
UND
NICHTPARAMETRISCHE
KOINTEGRATIONSBEZIEHUNGEN
125
6.9.3
DIE
NOTWENDIGKEIT
EINES
VERZICHTS
AUF
DIE
ANNAHME
EINER
NORMALVERTEILTEN
STOERGROESSE
BEI
EINER
NICHTLINEAREN
BZW.
NICHTPARAMETRISCHEN
KOINTEGRATIONSANALYSE
.
126
6.9.4
SCHAETZUNG
EINER
NICHTLINEAREN
KOINTEGRATIONSBEZIEHUNG
MITHILFE
DER
EOP
127
6.9.5
SCHAETZUNG
EINER
NICHTPARAMETRISCHEN
KOINTEGRATIONSBEZIEHUNG
MIT
DEM
NW-SCHAETZER
.
127
6.9.6
BEMERKUNGEN
ZUM
FEHLERKONEKTUNNODELL
.
128
6.10
ANWENDUNGEN
.
128
6.10.1
DIE
PHILLIPS-KURVE-BEZIEHUNG
.
128
6.10.2
DIE
KEYNESIANISCHE
KONSUMHYPOTHESE
.
130
KAPITEL
7.
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
.
133
7.1
KRITIK
AN
DER
HERKOEMMLICHEN
OEKONOMETRISCHEN
PRAXIS
.
133
7.2
NEUE
ERGEBNISSE
IM
BEREICH
KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG
.
134
7.3
FUER
DIE
GESAMTE
OEKONOMISCHE
THEORIE
BEDEUTSAME
NEUE
ERKENNTNISSE
.
135
ANHANG.
MISCHVERTEILUNG
.
137
LITERATURVERZEICHNIS
.
141 |
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