Bootstrappen ökonometrischer Mehrgleichungsmodelle: Die rückwärtige Berechnung von Prognoseintervallen by Anke CronjägerBootstrappen ökonometrischer Mehrgleichungsmodelle: Die rückwärtige Berechnung von Prognoseintervallen by Anke Cronjäger

Bootstrappen ökonometrischer Mehrgleichungsmodelle: Die rückwärtige Berechnung von…

As told byAnke Cronjäger

Paperback | January 15, 1996 | German

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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.
Title:Bootstrappen ökonometrischer Mehrgleichungsmodelle: Die rückwärtige Berechnung von…Format:PaperbackPublished:January 15, 1996Publisher:Deutscher UniversitätsverlagLanguage:German

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ISBN - 10:3824462664

ISBN - 13:9783824462667

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Table of Contents

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.- 3.3.1 Benötigte Modellinformationen und Daten.- 3.3.2 Die TSLS- bzw. FP-Schätzung mit Residuen.- 3.3.3 Die Erzeugung einer Bootstrap-Kopie.- 3.3.3.1 Die Bootstrap-Stichprobe.- 3.3.3.2 Die Festlegung der letzten Werte der Bootstrap-Kopie.- 3.3.3.3 Die Bestimmung der ersten Werte der Bootstrap-Kopie mit dem Kaimanfilter.- 3.3.4 Die Erzeugung eines Bootstrap-Zukunftswertes.- 3.3.4.1 Die Bootstrap-TSLS- bzw. FP-Schätzung.- 3.3.4.2 Die Erweiterung der Bootstrap-Stichprobe.- 3.3.4.3 Die Berechnung des Bootstrap-Zukunftswertes.- 3.3.5 Die Erzeugung der Bootstrap-Prognoseintervalle.- 3.3.5.1 Die empirische Bootstrap-Verteilung und deren Quantile.- 3.3.5.2 Die 100?%-Bootstrap-Prognoseintervalle.- 3.4 Erläuterung zur Programmierung.- 3.4.1 Der Programmaufbau und -ablauf.- 3.4.2 Technische Details.- 3.4.3 Der Aufbau der Datendatei.- 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.- 5.2.1 Das Simulationsmodell 1.- 5.2.2 Das Simulationsmodell 2.- 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.- 6.2.1 Die Vorstellung des Verfahrens.- 6.2.2 Ein AR(2)-Prozeß als Simulationsmodell.- 6.3 Der Vergleich mit dem Prognoseverfahren von Lütkepohl.- 6.3.1 Die Vorstellung des Verfahrens.- 6.3.2 Ein VAR(2)-Prozeß als Simulationsmodell.- 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.