Loading...

Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen

by Markus Klintworth (Author)
©2004 Thesis 244 Pages
Series: Volkswirtschaftliche Analysen, Volume 11

Summary

Die Arbeit analysiert Schätzverfahren für das klassische lineare Regressionsmodell vor dem Hintergrund partieller, ungenauer und unscharf formulierter Parameterrestriktionen. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf der Diskussion und Weiterentwicklung von Minimax-Schätzmethoden. In der Arbeit werden einige neue Resultate zur klassischen Minimax-Schätzung unter degenerierten Ellipsoidrestriktionen erzielt und der auf der Fuzzy-Theorie basierende verallgemeinerte Minimax-Ansatz auf die Verarbeitung vage formulierter linearer Gleichungsbeschränkungen ausgedehnt. Mit der Anwendung in einem Panelmodell wird schließlich das große methodische Potential des relativ neuen generalisierten Minimax-Konzeptes für die Formulierung und Analyse praxisrelevanter ökonometrischer Modelle aufgezeigt.

Details

Pages
244
Publication Year
2004
ISBN (Softcover)
9783631523131
Language
German
Keywords
Schätzung A-priori-Wissen Unvollkommene Information Partielle Information A priori Information Lineares Regressionsmodell Minimax-Schätzung
Published
Frankfurt am Main, Berlin, Bern, Bruxelles, New York, Oxford, Wien, 2004. 244 S., zahlr. Abb.
Product Safety
Peter Lang Group AG

Biographical notes

Markus Klintworth (Author)

Der Autor: Markus Klintworth studierte von 1993 bis 1999 Wirtschaftsmathematik an der Universität Hamburg. Nach dem Abschluß des Studiums arbeitete er dort von 1999 bis 2003 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik und Ökonometrie. Seit dem Abschluß der Promotion am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften ist er im Kreditrisiko-Controlling einer Bank in Hamburg tätig.

Previous

Title: Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen