Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen

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Details

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.

Autorentext
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.

Klappentext

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.


Inhalt
Aus dem Inhalt: Kleinste-Quadrate-Schätzer unter Vorinformation Grundzüge der Minimax-Schätztheorie Minimax-Schätzer unter degenerierten Ellipsoidrestriktionen Verallgemeinerte Minimax-Schätzer unter unscharfer Vorinformation Unscharf formulierte Gleichungsrestriktionen in einem Panelmodell.

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Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09783631523131
    • Auflage Neuausg.
    • Sprache Deutsch
    • Genre Volkswirtschaft
    • Größe H211mm x B151mm x T15mm
    • Jahr 2004
    • EAN 9783631523131
    • Format Kartonierter Einband (Kt)
    • ISBN 978-3-631-52313-1
    • Titel Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen
    • Autor Markus Klintworth
    • Untertitel Dissertationsschrift
    • Gewicht 325g
    • Herausgeber Lang, Peter GmbH
    • Anzahl Seiten 244

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