Buch, Deutsch, Band 27, 490 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 867 g
Buch, Deutsch, Band 27, 490 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 867 g
Reihe: Arbeiten zur Angewandten Statistik
ISBN: 978-3-7908-0359-4
Verlag: Physica-Verlag HD
Springer Book Archives
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Weitere Infos & Material
Gliederung.- I: Bedeutung und Ursachen veränderlicher Parameter in der quantitativen Ökonomie: statistische Methoden zu ihrer Erkennung und Schätzung.- 1. Auf der Suche nach stabilen Parametern des „datenerzeugenden Prozesses“: Problem der „strukturellen“ Schätzung in der Ökonometrie.- 2. Schätzung variabler Parameter: ein kurzer Überblick traditioneller Ansätze.- 3. Abriß der weiteren Vorgehensweise: Leitfaden und Zusammenfassung.- II: Rekursive Schätzung der zeitabhängigen stochastischen Koeffizienten in einem verallgemeinerten Regressionsmodell: Zustandsschätzung in einem vollspezifizierten dynamischen linearen Modell mit Hilfe des Kaimanfilters.- 1. Das Zustandsraummodell (Das „dynamische lineare Modell“).- 2. Alternative Herleitungen und Interpretationen der Kaimanfiltergleichungen.- 3. Vervollständigung der Schätzaufgaben: Herleitung der Glättungs- und Prognoselösung.- 4. Numerische Varianten der Kalmanfilter-Gleichungen.- 5. Erweiterungen des dynamischen linearen Grundmodells.- 6. Stabilitätseigenschaften der Kaimanfilter-Rekursionsgleichungen.- 7. Sensitivitätseigenschaften des Kaimanfilters in einem fehlspezifizierten dynamischen linearen Modell.- 8. Nichtlineare Kalmanfilter-Rekursionen.- III: Maximum-Likelihood-Schätzung der konstanten Parameter eines dynamischen linearen Modells: Implementierung alternativer Maximum-Likelihood-Suchverfahren (EM- und SCORING-Methode), asymptotische Verteilungstheorie und Modellüberprüfung.- 1. Vorbemerkungen (Modellspezifikation und Notationen).- 2. Hilfsmittel zur Maximierung der Likelihood-Funktion.- 3. Maximierung der log-Likelihood-Funktion in einem dynamischen linearen Modell.- 4. Die Eindeutigkeit der Likelihood-Funktion in den unbekannten Modellparametern: „Identifizierbarkeit“ derParameter eines dynamischen linearen Modells.- 5. Asymptotische Eigenschaften der Maximum-Likelihood-Schätzer für die unbekannten (konstanten) Parameter eines dynamischen linearen Modells.- 6. Modellüberprüfung.- 7. Schlußbemerkungen: Alternativen zur Maximum-Likelihood-Schätzung.- a) Aufsätze in Zeitschriften, Aufsatzsammlungen, Konferenzbänden und Handbüchern; Arbeitspapiere.- b) Bücher (Monographien, Hand- und Lehrbücher).
