Das Lehrbuch führt in die heute als klassisch anzusehenden Methoden der Ökonometrie ein. Aufbauend auf dem unabdingbaren Fundament der Regressionsanalyse, enthält es eine Darstellung der linearen dynamischen Systeme sowie der interdependenten Mehrgleichungsmodelle nebst den zugehörigen Schätz- und Testverfahren. Auch der Prognosegesichtspunkt findet Beachtung. Eine Einführung in die Bayes-Theorie wird ebenfalls gegeben. Soweit sie für die Ökonometrie von Bedeutung sind, wird in der 4. Auflage eine stärkere Betonung auf die Modelle mit fehlerbehafteten Daten gelegt. Auf neuere Entwicklungen in…mehr
Das Lehrbuch führt in die heute als klassisch anzusehenden Methoden der Ökonometrie ein. Aufbauend auf dem unabdingbaren Fundament der Regressionsanalyse, enthält es eine Darstellung der linearen dynamischen Systeme sowie der interdependenten Mehrgleichungsmodelle nebst den zugehörigen Schätz- und Testverfahren. Auch der Prognosegesichtspunkt findet Beachtung. Eine Einführung in die Bayes-Theorie wird ebenfalls gegeben. Soweit sie für die Ökonometrie von Bedeutung sind, wird in der 4. Auflage eine stärkere Betonung auf die Modelle mit fehlerbehafteten Daten gelegt. Auf neuere Entwicklungen in der Ökonometrie wird hingewiesen, ebenso sind die Literaturangaben überarbeitet. Dem praktisch arbeitenden Ökonometriker gibt das Buch das Werkzeug für seine Arbeit in die Hand und nennt die theoretischen Voraussetzungen für das Funktionieren dieses Werzeugs.Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
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Inhaltsangabe
0. Einleitung.- 0.1. Wesen und Aufgabe der Ökonometrie.- 0.2. Schätzprobleme.- 0.3. Erkenntnismöglichkeit der Ökonometrie.- 0.4. Praktische Ökonometrie.- 0.5. Literatur.- I. Das klassische Regressionsmodell.- 1. Das einfache lineare Regressionsmodell.- 2. Das multiple lineare Regressionsmodell.- 3. Kollinearität und Fehlspezifikation.- 4. Systeme von Regressionsgleichungen.- II. Erweiterungen des Regressionsmodells.- 5. Autokorrelation und Heteroskedastizität.- 6. Verzögerte Variablen.- 7. Fehler in den Variablen.- 8.* A-priori-Wahrscheinlichkeiten.- III. Interdependente Systeme.- 9. Das vollständige ökonometrische Modell.- 10. Identifikation und Schätzproblem.- 11. Schätzmethoden für interdependente Modelle.- Anhang A: Matrizenkalkül.- A 1. Definitionen.- A 2. Transponieren einer Matrix.- A3. Matrixverknüpfungen.- A4. Matrixalgebra.- A 5. Determinante.- A6. Matrixinversion.- A 7. Unterteilte Matrizen.- A B. Lineare Abhängigkeit.- A9. Rang.- A 10. Lineare Transformationen.- A 1 1. Eigenwerte.- A 12. Quadratische Formen.- A13. Spur.- A 14. Idempotente Matrix.- A15. Matrixdifferentiation.- Anhang B: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik.- B I. Zufallsvariablen.- B2. Momente.- B 3. Gemeinsame und bedingte Verteilung.- B4. Gemischte Momente.- B5. Empirische Momente.- B6. Bedingte Erwartungswerte.- B7. Normalverteilung.- B 10. Wahrscheinlichkeitslimes.- B11. Zentraler Grenzwertsatz.- B 12. Parameterschätzung.- B13. Maximum Likelihood.- Anhang C: Empirische Schätzbeispiele.- C 1. KQ-Schätzung der Konsumfunktion.- C2. Strukturbruch in der Konsumfunktion.- C3. Strukturbruch in der Investitionsfunktion I.- C4. Zweistufige KQ-Schätzung eines kleinen Modells.- Anhang D: Verteilte Verzögerungen.- Verteilte Verzögerungen.- Anhang E: Tabellen.- Verzeichnisder Abbildungen.- Autorenverzeichnis.
0. Einleitung.- 0.1. Wesen und Aufgabe der Ökonometrie.- 0.2. Schätzprobleme.- 0.3. Erkenntnismöglichkeit der Ökonometrie.- 0.4. Praktische Ökonometrie.- 0.5. Literatur.- I. Das klassische Regressionsmodell.- 1. Das einfache lineare Regressionsmodell.- 2. Das multiple lineare Regressionsmodell.- 3. Kollinearität und Fehlspezifikation.- 4. Systeme von Regressionsgleichungen.- II. Erweiterungen des Regressionsmodells.- 5. Autokorrelation und Heteroskedastizität.- 6. Verzögerte Variablen.- 7. Fehler in den Variablen.- 8.* A-priori-Wahrscheinlichkeiten.- III. Interdependente Systeme.- 9. Das vollständige ökonometrische Modell.- 10. Identifikation und Schätzproblem.- 11. Schätzmethoden für interdependente Modelle.- Anhang A: Matrizenkalkül.- A 1. Definitionen.- A 2. Transponieren einer Matrix.- A3. Matrixverknüpfungen.- A4. Matrixalgebra.- A 5. Determinante.- A6. Matrixinversion.- A 7. Unterteilte Matrizen.- A B. Lineare Abhängigkeit.- A9. Rang.- A 10. Lineare Transformationen.- A 1 1. Eigenwerte.- A 12. Quadratische Formen.- A13. Spur.- A 14. Idempotente Matrix.- A15. Matrixdifferentiation.- Anhang B: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik.- B I. Zufallsvariablen.- B2. Momente.- B 3. Gemeinsame und bedingte Verteilung.- B4. Gemischte Momente.- B5. Empirische Momente.- B6. Bedingte Erwartungswerte.- B7. Normalverteilung.- B 10. Wahrscheinlichkeitslimes.- B11. Zentraler Grenzwertsatz.- B 12. Parameterschätzung.- B13. Maximum Likelihood.- Anhang C: Empirische Schätzbeispiele.- C 1. KQ-Schätzung der Konsumfunktion.- C2. Strukturbruch in der Konsumfunktion.- C3. Strukturbruch in der Investitionsfunktion I.- C4. Zweistufige KQ-Schätzung eines kleinen Modells.- Anhang D: Verteilte Verzögerungen.- Verteilte Verzögerungen.- Anhang E: Tabellen.- Verzeichnisder Abbildungen.- Autorenverzeichnis.
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