Ökonometrische Analysen und statistische Inferenzkonzepte.

Name: Ökonometrische Analysen und statistische Inferenzkonzepte. | Über die inferenzstatistische Lösbarkeit ökonometrischer Spezifikationsprobleme.
Brand: Duncker & Humblot
Price: 79.9 EUR
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Über die inferenzstatistische Lösbarkeit ökonometrischer Spezifikationsprobleme.

Axel Poscher(Autor*in)

Duncker & Humblot (Verlag)

1. Auflage

Erschienen am 21. Mai 2025

207 Seiten

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978-3-428-45407-5 (ISBN)

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Inhalt

Intro
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Methoden und Aufbau
2. Ökonomisches Modelldenken und ökonometrische Analyse
2.1 Ökonomische Modelltheorien
2.1.1 Das Erkenntnisziel der Wirtschaftstheorie
2.1.2 Modelle und Modellansätze in der Wirtschaftstheorie
2.1.3 Ökonomische Modellbildung und Modelltheorien
2.2 Ökonomische Modelltheorien und die Rolle der Empirie
2.2.1 Bereiche und Funktion ökonomischer Erfahrung
2.2.2 Die Dynamik ökonomischer Theorienbildung
2.3 Ökonometrische Analyse
2.3.1 Aufgaben der Ökonometrie
2.3.2 Ökonometrischer Modellbegriff
2.3.3 Der Dualismus von ökonometrischer Inferenz und statistischer Deskription
2.3.4 Ökonometrische Analyse
2.4 Zusammenfassung
3. Ökonometrische Analyse als iterativer Prozeß
3.1 Randbedingungen der ökonometrischen Analyse
3.1.1 Der nichtexperimentelle Charakter der Ökonometrie
3.1.2. Wirtschaftsstatistische Daten
3.1.3 Sonstige Randbedingungen
3.2 Das Spezifikationsproblem
3.2.1. Der Spezifikationsbegriff
3.2.2 Die allgemeine Problemstellung
3.2.3 Einzelne Spezifikationsprobleme
3.3. Behandlung des Spezifikationsproblems
3.3.1 Die Lehrbuch-Ökonometrie
3.3.2 Die ökonometrische Praxis
3.3.3 Die statistisch-ökonometrische Originalliteratur
3.4 Der iterative Prozeß ökonometrischer Analysen und seine Darstellung
4. Konzepte statistischer Inferenz und lineare Regressionsmodelle
4.1 Vorbemerkungen
4.1.1 Die Grundelemente statistischer Inferenz
4.1.2 Lineare Regressionsmodelle
4.2 Der kontroverse Wahrscheinlichkeitsbegriff
4.2.1 Objektive Wahrscheinlichkeitsdefinition
4.2.2 Subjektive Wahrscheinlichkeitsdefinition
4.2.3 Wahrscheinlichkeitsbegriff und statistische Inferenz
4.3 Stichprobentheoretische statistische Inferenz und lineare Regression
4.3.1 Klassische statistische Inferenz und lineare Regression: Die Kleinst-Quadrate-Schätzung
4.3.2 Statistische Entscheidungstheorie und lineare Regression: Das Schätzprinzip von C. Stein
4.3.3 Stichprobentheoretische Inferenz und statistische Deskription
4.4 Likelihood-Prinzip und lineare Regression
4.4.1 Das Likelihood-Prinzip
4.4.2 Likelihood-Inferenz und lineare Regression
4.4.3 Bayessche Inferenz und lineare Regression
4.5 Zusammenfassung
5. Ansätze zu einer Theorie iterativer ökonometrischer Inferenz
5.1 Reduktion der Spezifikationsprobleme
5.1.1 Beschränkung auf lineare Eingleichungsmodelle
5.1.2 Formalisierung der Spezifikationsprobleme
5.2 Ansätze im Rahmen der klassischen Inferenz
5.2.1 Vorbemerkungen
5.2.2 Teilmengen-Regression
5.2.3 Anpassungsmaße und Alle-Teilmengen-Strategien
5.2.4 Regressionsstrategien
5.2.5 Eine abschließende Beurteilung
5.3 Ansätze im Rahmen der statistischen Entscheidungstheorie
5.3.1 Lineare Regression unter Nebenbedingungen (Verbesserte Schätzung)
5.3.2 Vortest-Schätzung
5.3.3 Stein-Regel-Schätzer
5.3.4 Grenzen stichprobentheoretischer Inferenz
5.4 Likelihood-Inferenz und ökonometrische Spezifikationsprobleme
5.4.1 Grundsätzliche Möglichkeiten der Likelihood-Inferenz
5.4.2 Likelihood-Inferenz und Variablenauswahl
5.5 Ansätze im Rahmen der Bayesschen Inferenz
5.5.1 Auswahl unter separaten Modellen
5.5.2 Bayessche Sensitivitätsanalyse im linearen Regressionsmodell
5.5.3 Bayessche Inferenz bei datenabhängiger Modellmodifikation
5.6 Zusammenfassung
6. Schlußbetrachtungen
6.1 Ergebnisse
6.2 Schlußfolgerungen
Anhang
A.1 Mathematische Begriffe und Aussagen
A.2 Begriffe und Aussagen der Stochastik
A.3 Beweise
Literaturverzeichnis
Stichwortverzeichnis

Systemvoraussetzungen

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