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  • Produktbild: Empirische Wirtschaftsforschung
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Empirische Wirtschaftsforschung Methoden, Probleme und Praxisbeispiele

54,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.01.1990

Abbildungen

354 S.

Verlag

Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler

Seitenzahl

354

Maße (L/B/H)

21/14,8/2,1 cm

Gewicht

481 g

Auflage

1990

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-409-16005-6

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.01.1990

Abbildungen

354 S.

Verlag

Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler

Seitenzahl

354

Maße (L/B/H)

21/14,8/2,1 cm

Gewicht

481 g

Auflage

1990

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-409-16005-6

Herstelleradresse

Gabler, Betriebswirt.-Vlg
Abraham-Lincoln-Str. 46
65189 Wiesbaden
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Einführung.- Anmerkungen zur Bedeutung der empirischen Forschung in den Wirtschaftswissenschaften.- Der Modellbegriff in der ökonomischen Theorie.- Ein scheinbar ganz einfaches Beispiel: Modelle für das gesamtwirtschaftliche Konsumverhalten.- Zum Umgang mit wirtschaftsstatistischen Daten.- Erläuterungen zu den Begriffen ‚ökonometrisches Modell’ und ‚ökonometrische Struktur’.- Einige einführende Beispiele zur Spezifikation einfacher ökonometrischer Modelle.- I: Einzelgleichungsmodelle.- Bemerkungen zur Notation linearer Einzelgleichungsmodelle.- Die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate (OLS) zur Lösung der Schätzaufgabe.- Stochastische Eigenschaften der OLS-Schätzfunktionen.- Zur Verteilung der OLS-Schätzfunktionen $$\hat \beta \$$ und $$\hat \sigma _u^2\$$ unter der Annahme unabhängiger, identisch normalverteilter Störvariablen u und einige Signifikanztests.- Konsequenzen von Verletzungen der gemachten idealen Voraussetzungen für die OLS-Schätzfunktionen.- Stochastische erklärende Variablen.- Tests auf eine Autokorrelation der Störvariablen.- Einige praktische Beispiele.- Verallgemeinerte Kleinst-Quadrate-Schätzfunktionen (GLS).- Ein Test auf Heteroskedastizität der Störvariablen.- Zur Analyse von vermuteten Strukturbrüchen.- Einzelgleichungsmodelle ohne Absolutglied.- Weitere Beispiele.- Ex-ante-Prognosen auf der Basis geschätzter Einzelgleichungsmodelle.- Der Instrumentvariablenansatz.- Maximum-Likelihood-Schätzfunktionen für lineare Einzelgleichungsmodelle.- Zur Linearisierung von nichtlinearen Einzelgleichungsmodellen.- Modelle mit Fehlern in den Variablen.- II: Lineare Mehrgleichungsmodelle.- Zur Darstellung linearer Mehrgleichungsmodelle.- Rekursive und interdependente Modelle.- Multiplikatoren.- Ein Modell mit 3Gleichungen zum Einüben der Notation und der Darstellungsformen.- Das Schätzproblem bei interdependenten Modellen.- Das Identifikationsproblem.- Die zweistufige Methode der kleinsten Quadrate (TSLS).- Nichtlinearitäten in den gemeinsam abhängigen Variablen von Mehrgleichungsmodellen.- Zur Analyse von ex-post- und ex-ante-Prognosen.- Ein kleines gesamtwirtschaftliches Modell als Übungsbeispiel.- III: Zeitreihenmodelle.- Stochastische Prozesse.- Gleitende Durchschnittsprozesse (moving average).- Autoregressive Prozesse.- ARMA- und ARIMA-Modelle.- Schätzen der Parameter eines autoregressiven Prozesses.- Schätzen der Parameter eines gleitenden Durchschnittsprozesses.- Vektorautoregressive Modelle.- GRANGER-SIMS-Kausalitätstest.- Miszellen.- Stein-Rule-Schätzfunktionen.- Jackknifing.- Bootstrapping.- Ein Beispiel zum Vergleich verschiedener Schätzverfahren für ß in einem linearen Einzelgleichungsmodell.- Das Ausreisserproblem und robuste Schätzverfahren.- Modelle mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen.- Modellschätzungen auf der Basis einer Kombination von Zeitreihen- mit Querschnittsdaten.- Nachwort für den mit den Verhältnissen an der Hochschule St. Gallen nicht vertrauten Leser.- Anhang mit Daten.