Ein Instrument zur Analyse komplexer ökonomischer Zusammenhänge sind die ökonometrischen Mehrgleichungsmodelle. Die Autorin entwickelt ein neuartiges Verfahren, das zu jeder vorgegebenen Prognosegüte und für jedes beliebige lineare Mehrgleichungsmodell Intervallprognosen bereitstellt.
Ein Instrument zur Analyse komplexer ökonomischer Zusammenhänge sind die ökonometrischen Mehrgleichungsmodelle. Die Autorin entwickelt ein neuartiges Verfahren, das zu jeder vorgegebenen Prognosegüte und für jedes beliebige lineare Mehrgleichungsmodell Intervallprognosen bereitstellt.Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
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Inhaltsangabe
1 Einleitung.- 2 Das lineare ökonometrische Mehrgleichungsmodell.- 2.1 Die ökonomische Bedeutung ökonometrischer Modelle.- 2.2 Darstellungsformen und Schreibweisen.- 2.3 Die Modellvoraussetzungen.- 2.4 Das TSLS- und das FP-Schätzverfahren.- 3 Das Rückwärtige-Bootstrap-Prognose-Verfahren.- 3.1 Die Zielsetzung des RBP-Verfahrens.- 3.2 Die zugrundeliegende Idee und die damit verbundene Problematik.- 3.3 Die Vorgehensweise.- 3.4 Erläuterung zur Programmierung.- 4 Die asymptotische Gültigkeit des RBP-Verfahrens.- 4.1 Die Konsistenz der Bootstrap-Schätzungen.- 4.2 Die Verteilungskonvergenz der Bootstrap-Zukunftswerte.- 4.3 Der Beweisschluß.- 5 Simulationsstudien.- 5.1 Die Vorgehensweise.- 5.2 Die Simulationsergebnisse.- 5.3 Zusammenfassende Bewertung der Simulationsergebnisse.- 6 Der Vergleich mit bekannten Verfahren.- 6.1 Vorbemerkungen.- 6.2 Der Vergleich mit dem Prognoseverfahren von Box-Jenkins.- 6.3 Der Vergleich mit dem Prognoseverfahren von Lütkepohl.- 6.4 Zusammenfassende Beurteilung der Simulationsergebnisse.- 7 Ökonomische Anwendungsbeispiele.- 7.1 Ein Viergleichungsmodell.- 7.2 Das Modell von Klein (1950).- 7.3 Das RWI-Ruhrgebietsmodell.- 8 Abschließende Bemerkungen.- A Grundlegende mathematische Begriffe und Aussagen.- B Der Kaimanfilter.- B.1 Die Theorie des Kaimanfilters.- B.2 Die Vektoren und Matrizen zum diskreten rückwärtigen Kaimanfilter-Algorithmus.- B.3 Ein Vergleich der Kaimanfilter - Methode mit der direkten Methode zur Berechnung einer Bootstrap-Kopie am Beispiel.- C Daten zu den Anwendungsbeispielen.- C.1 Daten des Viergleichungsmodells.- C.2 Daten des Modells von Klein (1950).- C.3 Daten des RWI-Ruhrgebietsmodells.
1 Einleitung.- 2 Das lineare ökonometrische Mehrgleichungsmodell.- 2.1 Die ökonomische Bedeutung ökonometrischer Modelle.- 2.2 Darstellungsformen und Schreibweisen.- 2.3 Die Modellvoraussetzungen.- 2.4 Das TSLS- und das FP-Schätzverfahren.- 3 Das Rückwärtige-Bootstrap-Prognose-Verfahren.- 3.1 Die Zielsetzung des RBP-Verfahrens.- 3.2 Die zugrundeliegende Idee und die damit verbundene Problematik.- 3.3 Die Vorgehensweise.- 3.4 Erläuterung zur Programmierung.- 4 Die asymptotische Gültigkeit des RBP-Verfahrens.- 4.1 Die Konsistenz der Bootstrap-Schätzungen.- 4.2 Die Verteilungskonvergenz der Bootstrap-Zukunftswerte.- 4.3 Der Beweisschluß.- 5 Simulationsstudien.- 5.1 Die Vorgehensweise.- 5.2 Die Simulationsergebnisse.- 5.3 Zusammenfassende Bewertung der Simulationsergebnisse.- 6 Der Vergleich mit bekannten Verfahren.- 6.1 Vorbemerkungen.- 6.2 Der Vergleich mit dem Prognoseverfahren von Box-Jenkins.- 6.3 Der Vergleich mit dem Prognoseverfahren von Lütkepohl.- 6.4 Zusammenfassende Beurteilung der Simulationsergebnisse.- 7 Ökonomische Anwendungsbeispiele.- 7.1 Ein Viergleichungsmodell.- 7.2 Das Modell von Klein (1950).- 7.3 Das RWI-Ruhrgebietsmodell.- 8 Abschließende Bemerkungen.- A Grundlegende mathematische Begriffe und Aussagen.- B Der Kaimanfilter.- B.1 Die Theorie des Kaimanfilters.- B.2 Die Vektoren und Matrizen zum diskreten rückwärtigen Kaimanfilter-Algorithmus.- B.3 Ein Vergleich der Kaimanfilter - Methode mit der direkten Methode zur Berechnung einer Bootstrap-Kopie am Beispiel.- C Daten zu den Anwendungsbeispielen.- C.1 Daten des Viergleichungsmodells.- C.2 Daten des Modells von Klein (1950).- C.3 Daten des RWI-Ruhrgebietsmodells.
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