Auswirkungen von Fehlern in den Daten auf Parameterschätzungen und Prognosen:
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| Published: |
Heidelberg
Physica-Verlag HD
1987
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| Series: | Arbeiten zur Angewandten Statistik
30 |
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| Online Access: | FLA01 FHN01 Volltext |
| Item Description: | Größe und Komplexität empirischer ökonometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlässigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Meßfehlermodellen zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen ökonomischen Variablen und den verfügbaren Daten erscheint schon wegen der unglücklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschätzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexität bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und Monte-Carlo-Simulationen. Für ein makroökonomisches Modell für die BRD werden außerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen über Art und Größe von Meßfehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlässigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines für diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trust-region-Verfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit |
| Physical Description: | 1 Online-Ressource (XI, 391 S.) |
| ISBN: | 9783662004050 9783790803747 |
| DOI: | 10.1007/978-3-662-00405-0 |
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| 505 | 0 | |a 0. Einleitung -- I. Zur Theorie (Nicht-)Linearer Ökonometrischer Modelle -- 1. Das ökonometrische Modell -- 2. Schätzung und Prognose bei fehlerfreien Daten -- 3. Schätzung und Prognose bei Fehlern in den Variablen -- II. Simulation von Fehlern in den Variablen -- 1. Das Monte-Carlo-Experiment -- 2. Simulationsmodelle -- 3. Varianten des Modells Klein 1 -- 4. Ein makroökonomisches Modell für die BRD -- 5. Fazit -- III. Zur Numerik der Schätzalgorithmen -- 0. Einleitung -- 1. FIML-Schätzung und OLS-Schätzung: Approximation der Hessematrix der Zielfunktionen -- 2. Eine trust-region Methode zur Lösung von nichtlinearen Minimierungsproblemen -- 3. Numerische Realisierung der Schätzalgorithmen -- 4. Fazit -- Anhang 1: Das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung -- Anhang 2: Datendokumentation -- Anhang 3: Gütegruppeneinteilung von VGR-Daten des Statistischen Bundesamts | |
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| series2 | Arbeiten zur Angewandten Statistik |
| spelling | Weihs, Claus Verfasser aut Auswirkungen von Fehlern in den Daten auf Parameterschätzungen und Prognosen von Claus Weihs Heidelberg Physica-Verlag HD 1987 1 Online-Ressource (XI, 391 S.) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Arbeiten zur Angewandten Statistik 30 Größe und Komplexität empirischer ökonometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlässigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Meßfehlermodellen zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen ökonomischen Variablen und den verfügbaren Daten erscheint schon wegen der unglücklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschätzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexität bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und Monte-Carlo-Simulationen. Für ein makroökonomisches Modell für die BRD werden außerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen über Art und Größe von Meßfehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlässigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines für diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trust-region-Verfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit 0. Einleitung -- I. Zur Theorie (Nicht-)Linearer Ökonometrischer Modelle -- 1. Das ökonometrische Modell -- 2. Schätzung und Prognose bei fehlerfreien Daten -- 3. Schätzung und Prognose bei Fehlern in den Variablen -- II. Simulation von Fehlern in den Variablen -- 1. Das Monte-Carlo-Experiment -- 2. Simulationsmodelle -- 3. Varianten des Modells Klein 1 -- 4. Ein makroökonomisches Modell für die BRD -- 5. Fazit -- III. Zur Numerik der Schätzalgorithmen -- 0. Einleitung -- 1. FIML-Schätzung und OLS-Schätzung: Approximation der Hessematrix der Zielfunktionen -- 2. Eine trust-region Methode zur Lösung von nichtlinearen Minimierungsproblemen -- 3. Numerische Realisierung der Schätzalgorithmen -- 4. Fazit -- Anhang 1: Das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung -- Anhang 2: Datendokumentation -- Anhang 3: Gütegruppeneinteilung von VGR-Daten des Statistischen Bundesamts Mathematics Distribution (Probability theory) Probability Theory and Stochastic Processes Mathematik Ökonometrie (DE-588)4132280-0 gnd rswk-swf Variable (DE-588)4129518-3 gnd rswk-swf Datenauswertung (DE-588)4131193-0 gnd rswk-swf Fehleranalyse (DE-588)4016608-9 gnd rswk-swf Fehlerfortpflanzung (DE-588)4479158-6 gnd rswk-swf Statistik (DE-588)4056995-0 gnd rswk-swf Parameterschätzung (DE-588)4044614-1 gnd rswk-swf Schätztheorie (DE-588)4121608-8 gnd rswk-swf Prognoseverfahren (DE-588)4358095-6 gnd rswk-swf Messfehler (DE-588)4133270-2 gnd rswk-swf Fehler (DE-588)4016606-5 gnd rswk-swf Ökonometrisches Modell (DE-588)4043212-9 gnd rswk-swf 1\p (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Parameterschätzung (DE-588)4044614-1 s Ökonometrisches Modell (DE-588)4043212-9 s Fehleranalyse (DE-588)4016608-9 s 2\p DE-604 Fehler (DE-588)4016606-5 s Variable (DE-588)4129518-3 s 3\p DE-604 Datenauswertung (DE-588)4131193-0 s Statistik (DE-588)4056995-0 s 4\p DE-604 Messfehler (DE-588)4133270-2 s 5\p DE-604 Schätztheorie (DE-588)4121608-8 s Ökonometrie (DE-588)4132280-0 s 6\p DE-604 Fehlerfortpflanzung (DE-588)4479158-6 s 7\p DE-604 Prognoseverfahren (DE-588)4358095-6 s 8\p DE-604 https://doi.org/10.1007/978-3-662-00405-0 Verlag Volltext 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 3\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 4\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 5\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 6\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 7\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 8\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
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