Zeitabhängige Modelle

Zusammenfassung

Die beiden vorausgegangenen Kapitel haben sich ausschließlich mit Querschnittsdaten beschäftigt. In diesem Kapitel wollen wir nun einige Modelle behandeln, in denen die Zeit eine Rolle spielt. Dies deutet schon der Titel an, doch fassen wir unter dem Begriff „zeitabhängige Modelle„ recht unterschiedliche Ansätze zusammen. Als erstes behandeln wir Modelle, die die Häufigkeit des Auftretens eines Ereignisses innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls modellieren. Man spricht von Modellen für Zähldaten (englisch: count data). Weiter werden wir Modelle für Verweildauern (Lebenszeiten, Wartezeiten) besprechen, in denen „Zeit„ das analysierte Merkmal ist, die aber typischerweise — ebenso wie Modelle für Zähldaten — auf der Basis von Querschnittsdaten analysiert werden. Darüberhinaus werden wir uns mit Modellen für Daten beschäftigen, die zu mehreren Zeitpunkten — und zwar bei denselben Untersuchungseinheiten — erhoben werden. Diese Art von Erhebung nennt man Panelanalyse, die seit langem im Marketing¹⁸⁵ und in der empirischen Sozialforschung¹⁸⁶ eine Rolle spielt. Seitdem den Wirtschaftsforschern Mikrodaten zur Verfügung stehen, sind Modelle für Paneldaten auch in der Ökonometrie üblich geworden¹⁸⁷. Wir nennen hier die Daten des Ifo-Konjunktur- bzw. Investitionstests sowie die Daten des Sozioökonomischen Panels als Anwendungsbeispiele. Schließlich erläutern wir in diesem Kapitel die Begriffe „Heterogenität„ (englisch: heterogeneity) und „Zustandsabhängigkeit„ (englisch: state dependence), die oftmals im Zusammenhang mit Paneldaten-Modellen behandelt werden.