Mikro-Ökonometrie

ISBN-13: 9783540538042 / Niemiecki / Miękka / 1991 / 260 str.

Gerd Ronning

Opis

Dieses Buch gibt einen umfassenden Uberblick uber grundlegende Methoden zur okonometrischen Analyse von Mikrodaten (Individualdaten). Es werden in diesem Lehrbuch ausschliesslich nichtlineare Modelle dargestellt, die die Besonderheit der zu erklarenden Variablen berucksichtigen: Probit- und Logit-Modelle sowie loglineare Wahrscheinlichkeitsmodelle fur qualitative abhangige Variable, Modelle vom Tobit-Typ fur gestutzte Variable (zensierte Daten), das Poisson-Modell sowie das Modell der Negativen Binomialverteilung fur Zahlvariable und die wichtigsten Modelle zur Analyse der Verweildauer werden ausfuhrlich dargestellt und durch Beispiele erlautert. Ubungsaufgaben erganzen und vertiefen den Text."

Spis treści

1 Was ist Mikroökonometrie?.- 1.1 Ein Rückblick auf fünfzig Jahre Ökonometrie.- 1.2 Mikroökonometrische Modelle.- 1.2.1 Prinzipien der Modellierung.- 1.2.2 Latente Variable in der Mikroökonometrie.- 1.2.3 Gestutzte Verteilungen und zensierte Stichproben.- 1.2.4 Univariate und multivariate Modelle.- 1.3 Schätz- und Testmethoden.- 1.3.1 Allgemeine Bemerkungen.- 1.3.2 Die Maximum-Likelihood-Methode.- 1.3.3 Berechnung der Maximum-Likelihood-Schätzung (Ein Beispiel).- 1.3.4 Testen von Hypothesen.- 1.3.5 Computerprogramme.- 1.4 Übungsaufgaben.- 2 Modelle für qualitative abhängige Variablen.- 2.1 Logit-Modelle für ungeordnete Kategorien.- 2.1.1 Binäres Logit-Modell.- 2.1.2 Binäres Logit-Modell mit mehreren Einflußvariablen.- 2.1.3 Multinomiales Logit-Modell.- 2.2 Probit-Modelle für ungeordnete Kategorien.- 2.2.1 Binäres Probit-Modell.- 2.2.2 Ein Beispiel (Vergleich von Probit- und Logit-Modell).- 2.2.3 Multinomiales Probit-Modell.- 2.3 Logit-Modelle für geordnete Kategorien.- 2.4 Probit-Modelle für geordnete Kategorien.- 2.5 Gütemaße und Spezifikationstests.- 2.5.1 Gütemaße für Logit- und Probit-Modelle.- 2.5.2 Spezifikationstests.- 2.6 Discrete Choice-Modelle.- 2.6.1 Einleitung.- 2.6.2 Eine alternative Schreibweise.- 2.6.3 Stochastische Spezifikation.- 2.6.4 Maximierung des extremwertverteilten Nutzens.- 2.6.5 Unabhängigkeit von irrelevanten Alternativen.- 2.6.6 Ein genistetes Logit-Modell für drei Alternativen.- 2.6.7 ML - Schätzung.- 2.6.8 Ein Beispiel.- 2.7 Multivariate Modelle.- 2.7.1 Loglineares Wahrscheinlichkeitsmodell.- 2.7.2 Multivariate Probit-Modelle.- 2.8 Simultane Logit- und Probit-Modelle.- 2.8.1 ‘Klassische’ simultane Modelle.- 2.8.2 Das Identifikationsproblem.- 2.8.3 Identifikation im Fall qualitativer abhängiger Variablen.- 2.8.4 Simultane Logit-Modelle.- 2.8.5 Simultane Probit-Modelle.- 2.8.6 Abschließende Bemerkungen.- 2.9 Übungsaufgaben.- 3 Modelle für begrenzt abhängige Variablen.- 3.1 Allgemeine Bemerkungen.- 3.2 Das Standard-Tobit-Modell.- 3.2.1 Das Modell.- 3.2.2 Maximum - Likelihood - Schätzung.- 3.2.3 Kleinstquadrate - Schätzung des Tobit-Modells.- 3.2.4 Ein zweistufiges Schätzverfahren.- 3.2.5 EM - Schätzung.- 3.2.6 EM - Schätzung des Tobit-Modells.- 3.2.7 Gütemaße.- 3.2.8 Ein Spezifikationstest auf Heteroskedastie.- 3.3 Friktionsmodelle.- 3.4 Modelle mit endogener Schichtung.- 3.5 Multivariate und simultane Tobit-Modelle.- 3.5.1 Ein multivariates Tobit-Modell.- 3.5.2 Ein simultanes Tobit-Modell.- 3.6 Übungsaufgaben.- 4 Zeitabhängige Modelle.- 4.1 Einführende Bemerkungen.- 4.2 Modelle für Zähldaten.- 4.2.1 Poissonverteilung und Negative Binomialverteilung.- 4.2.2 Mischung von Poissonverteilungen.- 4.2.3 Das Poissonmodell.- 4.2.4 Das Modell der Negativen Binomialverteilung.- 4.2.5 Ein Beispiel.- 4.3 Modelle zur Analyse der Verweildauer.- 4.3.1 Einleitung.- 4.3.2 Das Modell der Gammaverteilung.- 4.3.3 Das Lognormalmodell.- 4.3.4 Das Weibullmodell.- 4.3.5 Das Log-Weibulimodell.- 4.4 Hazardratenmodelle.- 4.4.1 Terminologie.- 4.4.2 Das Modell der proportionalen Hazardrate.- 4.4.3 Das Weibull-Hazardratenmodell.- 4.4.4 Ein Beispiel.- 4.5 Panelanalyse und Heterogenität.- 4.5.1 Die Bedeutung von Paneldaten.- 4.5.2 Lineare Modelle für Paneldaten.- 4.5.3 Ein Logit-Modell mit festen Effekten.- 4.5.4 Ein Probit-Modell mit stochastischen Effekten.- 4.5.5 Ein Tobit-Modell mit stochastischen Effekten.- 4.5.6 Panelmodelle für Zähldaten.- 4.5.7 Ein Spezifikationstest auf Heterogenität.- 4.6 Dynamische Modelle und Zustandsabhängigkeit.- 4.6.1 Allgemeine Bemerkungen.- 4.6.2 Autokorrelation und Zustandsabhängigkeit.- 4.6.3 Ein dynamisches Probit-Modell.- 4.7 Übungsaufgaben.- A Einige wichtige Verteilungen.- A.1 Normalverteilung.- A.2 Lognormalverteilung.- A.3 Gammaverteilung.- A.4 Exponentialverteilung.- A.5 Logistische Verteilung.- A.6 Weibull-Verteilung.- A.7 Extremwertverteilung.- A.8 Multinomialverteilung.- A.9 Binomialverteilung.- A.10 Poisson-Verteilung.- A.11 Negative Binomialverteilung.- A.12 Geometrische Verteilung.- A.13 Zweidimensionale Normalverteilung.- B Einige Ergebnisse für die Gammafunktion.- C Newton-Raphson-Algorithmus.- C.1 Beispiel 1 (eindimensional).- C.2 Beispiel 2 (zweidimensional).- D Zwei nützliche Resultate für Matrizen.- D.1 Die Matrix A + U B V.- D.2 Eigenwerte von A + B.- Literatu.- Handbücher für Programmsysteme.