Mikro-okonometrie by Professor Dr. Gerd Ronning (auth.) PDF

By Professor Dr. Gerd Ronning (auth.)

ISBN-10: 3540538046

ISBN-13: 9783540538042

ISBN-10: 3642582419

ISBN-13: 9783642582417

Dieses Buch gibt einen umfassenden Überblick über grundlegende Methoden zur ökonometrischen examine von Mikrodaten (Individualdaten). Es werden in diesem Lehrbuch ausschließlich nichtlineare Modelle dargestellt, die die Besonderheit der zu erklärenden Variablen berücksichtigen: Probit- und Logit-Modelle sowie loglineare Wahrscheinlichkeitsmodelle für qualitative abhängige Variable, Modelle vom Tobit-Typ für gestutzte Variable (zensierte Daten), das Poisson-Modell sowie das Modell der Negativen Binomialverteilung für Zählvariable und die wichtigsten Modelle zur examine der Verweildauer werden ausführlich dargestellt und durch Beispiele erläutert. Übungsaufgaben ergänzen und vertiefen den textual content.

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1. 1m iibrigen hat die unterschiedliche Form von logistischer und Normalverteilung einen gewissen EinfluB auf die unterschiedlichen Schiitzwerte. 098947358 /30 1. h. daB das Ereignis {Y = i} fUr i E {1, 2, ... , r} eintritt. Um die Wahrscheinlichkeit fUr dieses Ereignis zu bestimmen, betrachten wir r latente Variable U;, die gemeinsam unabhangig normalverteilt sind, und nehmen an, daB Kategorie i dann beobachtet wird, wenn U; groBer ist als aIle anderen Uj , j =1= i. 64 Man kann sich U als einen Nutzenindex oder auch als AttraktionsmaB vorstellen.

Siehe auch die Ubungsaufgaben. Diese betrachten. 2 Probit-Modelle fur ungeordnete Kategorien oder mit c == -x > 0 gilt. ) DaB diese Ungleichung gilt, folgt nun aber aus (1-10). (Warum? ). Fiir Yt = 0 erhalten wir gt (0) = = cI>~ CPt - cI>~ (1 - cI>t) Zt cI>; (cpt - (1 - cI>t) Zt) > 0 was wiederum aus (1-10) folgt. (2-58) Damit ist gt > 0 bewiesen und gleichzeitig fiir vollen Spaltenrang von X gezeigt, daB H in (2-54) stets negativ definit ist. Wenn man im Newton-Raphson-Algorithmus anstelle von H die Matrix E (H) verwendet, dann spricht man von der Scoring-Methode59 • Die Unterschiede beziiglich der Schatzwerte zwischen den Methoden verdeutlicht das Beispiel im folgenden Unterabschnitt.

1, in der jede Beobachtung einen ander-en x-Wert aufweisen kann. Wenn wir die unbekannten Wahrscheinlichkeiten in (2-26) durch die geschiitzten Wahrscheinli chkei ten (2 - 27) 47Diese Methode wurde ursprunglich von Berkson vorgeschlagen. Siehe Theil (1971), Kap. 5. Eine Verallgemeinerung auf den Fall von mehr als zwei Kategorien fur die abhangige Variable ist moglich. Siehe dazu beispielsweise Ronning (1981). 1 37 Logit-Modelle fiir ungeordnete Kategorien ersetzen, dann erhalten wir das folgende lineare Regressionsmodell: log ( rn~ ) = Iog ( n.

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by Jeff
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