Zusammenfassung
Zur empirischen Überprüfung der Zuverlässigkeit des RBP-Verfahrens aus Kapitel 3 werden im folgenden mehrere Simulationsstudien durchgeführt. Im Rahmen einer solchen Studie erfolgt anhand eines vorgegebenen vollständig bekannten ID-Modells die Simulation der zugehörigen Datenreihen und beliebig vieler wahrer Zukunftswerte. Innerhalb dieser künstlichen Modellwelt kann das Prognoseniveau der Bootstrap-Prognoseintervalle bestimmt werden. Somit ist die Beurteilung der Aussagekraft dieser Intervalle, also eine Einschätzung ihrer Güte auf Basis einer Vielzahl an Simulationen möglich. Durch Variation der Zeitreihenlänge p + H der simulierten Daten wird die Konvergenzaussage (4.1) aus Kapitel 4 überprüft. Das Ziel dieser Simulationsstudien besteht in der empirischen Bestätigung des RBP-Verfahrens als Instrument zur Behandlung entsprechender ökonomischer Problemstellungen.
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Literatur
Die Problematik bei der Erzeugung dieser Startwerte in Abhängigkeit von der Zeitreihenlänge p + H wird zum Schluß dieses Abschnittes dargestellt.
Die unterschiedlichen Bezeichnungen der Zukunftswerte ergeben sich aus den verschiedenen Anwendungsbereichen im Laufe des Simulationsvorganges.
Bei der Anwendung des RBP-Verfahrens auf das vorliegende ID-Modell werden die Koeffizienten und die Verteilung der Störgrößen als unbekannt vorausgesetzt.
Beim Vergleich von Intervallen unterschiedlicher Größenordnung trägt die absolute Länge nichts zur Beurteilung bei. So muß zum Beispiel das Intervall [0,1] als weitaus länger bewertet werden als das Intervall [10000, 10001], obwohl die absoluten Längen übereinstimmen.
Da bei verschiedenen Simulationsvorgängen die U = 100 Zukunftswerte aus (5.3) stets neu berechnet werden, können gleiche Intervallängen bei übereinstimmenden Prognoseintervallen unterschiedlich durch das Maß (5.11) bewertet werden.
Diese Koeffizienten stimmen nicht mit denen aus der Simulationsstudie bei Mosbaek und Wold überein, da bezüglich der dort gewählten Koeffizienten die simulierten Zeitreihen sehr schnell konvergieren, und somit die Anwendung eines Prognoseverfahrens überflüssig ist.
Da die endogenen Variablen y1, y2 und y4 nur unverzögert im Modell auftreten, werden für diese keine Ausgangswerte benötigt (vgl. Abschnitt 5.1).
Diese Bewertung basiert natürlich auf der in Kapitel 4 gezeigten asymptotischen Gültigkeit des Verfahrens. Eine empirische Studie kann solche theoretischen Aussagen nur bestätigen und bezüglich der Konvergenzgeschwindigkeit ergänzen, jedoch nicht ersetzen.
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© 1996 Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden
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Cronjäger, A. (1996). Simulationsstudien. In: Bootstrappen ökonometrischer Mehrgleichungsmodelle. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-97718-2_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-97718-2_5
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag
Print ISBN: 978-3-8244-6266-7
Online ISBN: 978-3-322-97718-2
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