Strukturelle Sensitivitätsanalyse dynamischer ökonometrischer Prognosemodelle.

Name: Strukturelle Sensitivitätsanalyse dynamischer ökonometrischer Prognosemodelle. | Dargestellt am Beispiel der westdeutschen Textilwirtschaft.
Brand: fibre
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Dargestellt am Beispiel der westdeutschen Textilwirtschaft.

Wiltrud Terlau(Autor*in)

fibre (Verlag)

1. Auflage

Erschienen am 9. Februar 2022

525 Seiten

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978-3-428-47549-0 (ISBN)

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Inhalt

Intro
Inhaltsverzeichnis
Tabellen im Text
Abbildungen im Text
I. Einleitung
1. Problemstellung und Gang der Untersuchung
2. Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick
II. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand
1. Die Textilwirtschaft
1.1 Der textilwirtschaftliche Produktions- und Verteilungsprozess
1.2 Bedeutung und Entwicklung der westdeutschen Textilmärkte
1.2.1 Die Angebotsseite
1.2.2 Die Nachfrageseite
1.2.3 Der Außenhandel
1.3 Spezifische Merkmale der Textilkonjunktur
2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells
2.1 Ökonomische Fragestellung
2.2 Entwicklung textilwirtschaftlicher Prognosemodelle
2.3 Erweiterung und Konzeption des disaggregierten Prognosemodells für die westdeutsche Textilwirtschaft
2.3.1 Abgrenzung zu Vorläufermodellen
2.3.2 Modellannahmen
2.3.2.1 Der Textilkonsum
2.3.2.2 Der Einfluß textilwirtschaftlicher Dispositionen
2.3.2.3 Der Außenhandel
III. Theoretische Grundlagen der strukturellen Sensitivitätsanalyse
1. Analyse der Leistungsfähigkeit ökonometrischer Prognosemodelle
1.1 Allgemeine Zielsetzung der Untersuchung ökonometrischer Prognosemodelle
1.2 Problemspezifische Fragestellung für das textilwirtschaftliche Prognosemodell
2. Traditionelle Methoden zur Erfassung von Modelleigenschaften
3. Strukturelle Sensitivitätsanalyse
3.1 Abgrenzung und Definition der strukturellen Sensitivitätsanalyse
3.2 Das Theoretische Konzept
3.2.1 Die Entwicklung der allgemeinen Sensitivitätstheorie
3.2.2 Strukturelle Sensitivitätsanalyse in Eingleichungsmodellen
3.2.3 Strukturelle Sensitivitätsanalyse in Mehrgleichungsmodellen
IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität in dynamischen ökonometrischen Prognosemodellen
1. Methodische Vorgehensweise
1.1 Traditionelle Methode
1.2 Das Verfahren von Elker
2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien
2.1 Zeitraum der Untersuchung
2.2 Deterministische versus stochastische Analyse
2.3 Umfang der Parameteränderung
2.4 Dauer der Parameteränderung
2.5 Sensitivitätsmaße
2.6 Auswertung der Sensitivitätsergebnisse
3. Software
V. Spezifikation und Schätzung des texilwirtschaftlichen Prognosemodells
1. Die empirische Basis
1.1 Auswahl der Daten
1.2 Aufbereitung der Daten
1.2.1 Erfassung des Textilkonsums
1.2.2 Produktion, Umsatz und Auftragseingang
1.2.3 Berücksichtigung des Außenhandels
1.2.4 Quantifizierung des Saisoneinflusses
2. Das Schätzverfahren
3. Statistische Prüfmaße
3.1 Tests der statistischen Beschaffenheit
3.2 Tests der ökonometrischen Annahmen
4. Die Schätzergebnisse
VI. Die Beurteilung der Prognosegüte des textilwirtschaftlichen Prognosemodells
1. Genauigkeitsmaße
2. Empirische Ergebnisse
VII. Qualitative Analyse der Kausalstruktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells
VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität des textilwirtschaftlichen Prognosemodells
1. Vorbemerkungen
2. Die Reaktionsweisen des Modells
2.1 Exemplarische Wirkungsanalyse von Angebot und Nachfrage
2.2 Berücksichtigung der Multikollinearität
2.3 Gesamtbetrachtung unter Berücksichtigung der SIMON-Hypothese
3. Die Auswirkungen unterschiedlicher gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen
4. Zur Prognosegüte
IX. Schluß
Anhang
A Software: Program for Structural Sensitivity Analysis in Dynamic Econometric Models Teil 1, Teil 2, Exec
B Tab. B.1-B.49: Tatsächliche und geschätzte Werte
C Tab. C.1-C.49: Varianzzerlegungstabellen
D Abb. D.1-D.49: Mittlerer prozentualer Fehler, dynamische ex post-Prognose
E Tab. E: Die Verflechtungsstruktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells
Literatur

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