Ökonometrische Analysen und statistische Inferenzkonzepte
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Poscher, A. (1983). Ökonometrische Analysen und statistische Inferenzkonzepte. Über die inferenzstatistische Lösbarkeit ökonometrischer Spezifikationsprobleme. Duncker & Humblot. https://doi.org/10.3790/978-3-428-45407-5
Poscher, Axel. Ökonometrische Analysen und statistische Inferenzkonzepte: Über die inferenzstatistische Lösbarkeit ökonometrischer Spezifikationsprobleme. Duncker & Humblot, 1983. Book. https://doi.org/10.3790/978-3-428-45407-5
Poscher, A (1983): Ökonometrische Analysen und statistische Inferenzkonzepte: Über die inferenzstatistische Lösbarkeit ökonometrischer Spezifikationsprobleme, Duncker & Humblot, [online] https://doi.org/10.3790/978-3-428-45407-5
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Ökonometrische Analysen und statistische Inferenzkonzepte
Über die inferenzstatistische Lösbarkeit ökonometrischer Spezifikationsprobleme
Volkswirtschaftliche Schriften, Vol. 334
(1983)
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Table of Contents
| Section Title | Page | Action | Price |
|---|---|---|---|
| Inhaltsverzeichnis | 7 | ||
| 1. Einleitung | 15 | ||
| 1.1 Problemstellung | 15 | ||
| 1.2 Zielsetzung | 17 | ||
| 1.3 Methoden und Aufbau | 17 | ||
| 2. Ökonomisches Modelldenken und ökonometrische Analyse | 20 | ||
| 2.1 Ökonomische Modelltheorien | 20 | ||
| 2.1.1 Das Erkenntnisziel der Wirtschaftstheorie | 20 | ||
| 2.1.2 Modelle und Modellansätze in der Wirtschaftstheorie | 25 | ||
| 2.1.3 Ökonomische Modellbildung und Modelltheorien | 31 | ||
| 2.2 Ökonomische Modelltheorien und die Rolle der Empirie | 38 | ||
| 2.2.1 Bereiche und Funktion ökonomischer Erfahrung | 38 | ||
| 2.2.2 Die Dynamik ökonomischer Theorienbildung | 40 | ||
| 2.3 Ökonometrische Analyse | 41 | ||
| 2.3.1 Aufgaben der Ökonometrie | 41 | ||
| 2.3.2 Ökonometrischer Modellbegriff | 42 | ||
| 2.3.3 Der Dualismus von ökonometrischer Inferenz und statistischer Deskription | 46 | ||
| 2.3.4 Ökonometrische Analyse | 50 | ||
| 2.4 Zusammenfassung | 51 | ||
| 3. Ökonometrische Analyse als iterativer Prozeß | 53 | ||
| 3.1 Randbedingungen der ökonometrischen Analyse | 53 | ||
| 3.1.1 Der nichtexperimentelle Charakter der Ökonometrie | 53 | ||
| 3.1.2. Wirtschaftsstatistische Daten | 55 | ||
| 3.1.3 Sonstige Randbedingungen | 57 | ||
| 3.2 Das Spezifikationsproblem | 57 | ||
| 3.2.1. Der Spezifikationsbegriff | 58 | ||
| 3.2.2 Die allgemeine Problemstellung | 60 | ||
| 3.2.3 Einzelne Spezifikationsprobleme | 61 | ||
| 3.3. Behandlung des Spezifikationsproblems | 63 | ||
| 3.3.1 Die Lehrbuch-Ökonometrie | 63 | ||
| 3.3.2 Die ökonometrische Praxis | 65 | ||
| 3.3.3 Die statistisch-ökonometrische Originalliteratur | 67 | ||
| 3.4 Der iterative Prozeß ökonometrischer Analysen und seine Darstellung | 69 | ||
| 4. Konzepte statistischer Inferenz und lineare Regressionsmodelle | 74 | ||
| 4.1 Vorbemerkungen | 74 | ||
| 4.1.1 Die Grundelemente statistischer Inferenz | 74 | ||
| 4.1.2 Lineare Regressionsmodelle | 78 | ||
| 4.2 Der kontroverse Wahrscheinlichkeitsbegriff | 79 | ||
| 4.2.1 Objektive Wahrscheinlichkeitsdefinition | 81 | ||
| 4.2.2 Subjektive Wahrscheinlichkeitsdefinition | 82 | ||
| 4.2.3 Wahrscheinlichkeitsbegriff und statistische Inferenz | 84 | ||
| 4.3 Stichprobentheoretische statistische Inferenz und lineare Regression | 85 | ||
| 4.3.1 Klassische statistische Inferenz und lineare Regression: Die Kleinst-Quadrate-Schätzung | 85 | ||
| 4.3.2 Statistische Entscheidungstheorie und lineare Regression: Das Schätzprinzip von C. Stein | 89 | ||
| 4.3.3 Stichprobentheoretische Inferenz und statistische Deskription | 101 | ||
| 4.4 Likelihood-Prinzip und lineare Regression | 101 | ||
| 4.4.1 Das Likelihood-Prinzip | 102 | ||
| 4.4.2 Likelihood-Inferenz und lineare Regression | 104 | ||
| 4.4.3 Bayessche Inferenz und lineare Regression | 111 | ||
| 4.5 Zusammenfassung | 118 | ||
| 5. Ansätze zu einer Theorie iterativer ökonometrischer Inferenz | 120 | ||
| 5.1 Reduktion der Spezifikationsprobleme | 120 | ||
| 5.1.1 Beschränkung auf lineare Eingleichungsmodelle | 120 | ||
| 5.1.2 Formalisierung der Spezifikationsprobleme | 121 | ||
| 5.2 Ansätze im Rahmen der klassischen Inferenz | 124 | ||
| 5.2.1 Vorbemerkungen | 124 | ||
| 5.2.2 Teilmengen-Regression | 126 | ||
| 5.2.3 Anpassungsmaße und Alle-Teilmengen-Strategien | 128 | ||
| 5.2.4 Regressionsstrategien | 131 | ||
| 5.2.5 Eine abschließende Beurteilung | 137 | ||
| 5.3 Ansätze im Rahmen der statistischen Entscheidungstheorie | 137 | ||
| 5.3.1 Lineare Regression unter Nebenbedingungen (Verbesserte Schätzung) | 138 | ||
| 5.3.2 Vortest-Schätzung | 140 | ||
| 5.3.3 Stein-Regel-Schätzer | 145 | ||
| 5.3.4 Grenzen stichprobentheoretischer Inferenz | 149 | ||
| 5.4 Likelihood-Inferenz und ökonometrische Spezifikationsprobleme | 150 | ||
| 5.4.1 Grundsätzliche Möglichkeiten der Likelihood-Inferenz | 150 | ||
| 5.4.2 Likelihood-Inferenz und Variablenauswahl | 151 | ||
| 5.5 Ansätze im Rahmen der Bayesschen Inferenz | 156 | ||
| 5.5.1 Auswahl unter separaten Modellen | 156 | ||
| 5.5.2 Bayessche Sensitivitätsanalyse im linearen Regressionsmodell | 158 | ||
| 5.5.3 Bayessche Inferenz bei datenabhängiger Modellmodifikation | 162 | ||
| 5.6 Zusammenfassung | 168 | ||
| 6. Schlußbetrachtungen | 170 | ||
| 6.1 Ergebnisse | 170 | ||
| 6.2 Schlußfolgerungen | 171 | ||
| Anhang | 173 | ||
| A.1 Mathematische Begriffe und Aussagen | 173 | ||
| A.2 Begriffe und Aussagen der Stochastik | 177 | ||
| A.3 Beweise | 180 | ||
| Literaturverzeichnis | 194 | ||
| Stichwortverzeichnis | 203 |