%0 Book
%A Markus Klintworth
%D 2021
%C Berlin, Germany
%I Peter Lang Verlag
%T Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen
%U https://www.peterlang.com/document/1097665
%X 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.
%K Schätzung, A-priori-Wissen, Unvollkommene Information, Partielle Information, A priori Information, Lineares Regressionsmodell, Minimax-Schätzung
%G German