Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen:
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| Language: | German |
| Published: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
2004
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| Series: | Volkswirtschaftliche Analysen
11 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis 9
Notations- und Symbolverzeichnis 11
1 Einleitung 15
1.1 Problemstellung 15
1.2 Aufbau der Arbeit 19
2 Kleinste-Quadrate-Schätzer unter Vorinformation 21
2.1 Deterministische Restriktionen: Der gleichungsrestringierte KQ-
Schätzer 21
2.2 Stochastische Restriktionen: Der Mixed-Schätzer 30
3 Grundzüge der Minimax-Schätztheorie 43
3.1 Das Minimax-Schätzprinzip im Kontext der statistischen Ent¬
scheidungstheorie 44
3.2 Minimax-Schätzung bei kompaktem a priori Ellipsoid 47
3.2.1 Herleitung des Minimax-Problems 47
3.2.2 Quasi-Minimax-Schätzer 54
3.2.3 Kombination von Ellipsoid- und linearen Gleichungsre¬
striktionen 58
4 Minimax-Schätzer unter degenerierten Ellipsoidrestriktionen 67
4.1 Einleitung 68
4.1.1 Beispiele 68
4.1.2 Literaturüberblick 70
4.2 Das restringierte Minimax-Problem 72
4.3 Quasi-Minimax-Schätzer 80
4.4 Die p-approximative Bestimmung exakter Minimax-Schätzer 102
4.5 Kombination von degenerierten Ellipsoid- und linearen Glei¬
chungsrestriktionen 119
4.6 Gütevergleiche mit dem GLS-Schätzer 126
8 Inhaltsverzeichnis
5 Verallgemeinerte Minimax-Schätzer unter unscharfer Vorinforma¬
tion 135
5.1 Modellierung vager Vorinformation durch unscharfe Mengen 136
5.2 Das generalisierte Minimax-Schätzprinzip 147
5.3 Unscharfe Vorinformationsmengen mit ellipsoidalen a-Schnitten ... 151
5.3.1 Herleitung der verallgemeinerten Minimax-Probleme 151
5.3.2 Die verallgemeinerte Minimax-Schätzung erster Art 156
5.3.3 Die verallgemeinerte Minimax-Schätzung zweiter Art 171
5.4 Verallgemeinerte Minimax-Schätzer in einem Panelmodell 178
6 Zusammenfassung und Ausblick 195
Mathematischer Anhang 203
A Matrixalgebra 203
B Frechet-Differentiation von Abbildungen 213
C Konvexe Analysis 223
D Optimalitätsbedingungen für konvexe Minimierungsaufgaben 231
Literaturverzeichnis 235
Abbildungsverzeichnis
5.1 Charakteristische Punktion der Menge M. 137
5.2 Zugehörigkeitsfunktionen der unscharfen Menge Mi 138
5.3 Zugehörigkeitsfunktionen der Mengen M. und M2 aus Beispiel 5.2 . 139
5.4 Zugehörigkeitsfunktionen der Mengen Mi und M2 aus Beispiel 5.3 . 140
5.5 Zugehörigkeitsfunktion des unscharfen Ellipsoiden (quadratischer
Ansatz) 142
5.6 Zugehörigkeitsfunktion des unscharfen Ellipsoiden (hyperboli¬
scher Ansatz) 143
5.7 Zugehörigkeitsfunktion für die unscharfe Relation „ßx w ß2
(linearer Ansatz) 145
5.8 Zugehörigkeitsfunktion für die unscharfe Relation „ß1 ~ /ß2
(quadratischer Ansatz) 146
5.9 Zugehörigkeitsfunktion für die unscharfe Relation „ßx « ß2
(hyperbolischer Ansatz) 146
5.10 Mögliche Verläufe des Graphen von h 163
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| spellingShingle | Klintworth, Markus 1973- Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen Volkswirtschaftliche Analysen Lineaire regressie gtt Regressieanalyse gtt Ökonometrisches Modell Econometric models Linear systems Regression analysis A-priori-Wissen (DE-588)4139159-7 gnd Schätzung (DE-588)4193791-0 gnd Partielle Information (DE-588)4232570-5 gnd Methode der kleinsten Quadrate (DE-588)4038974-1 gnd Lineares Regressionsmodell (DE-588)4127971-2 gnd Nebenbedingung (DE-588)4140066-5 gnd Unvollkommene Information (DE-588)4140474-9 gnd Ellipsoid (DE-588)4142465-7 gnd Minimax-Schätzung (DE-588)4139681-9 gnd |
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