Zusammenfassung und Ausblick

Zusammenfassung

Diese Arbeit gibt einen Überblick über verschiedene Verfahren zur Schätzung von simultanen Systemen mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen. Schwerpunktmäßig werden Modelle behandelt, deren Strukturform als linear interdependentes System mit latenten endogenen und normalverteilten Fehlertermen formuliert werden kann. Für Probitgleichungen mit endogenen erklärenden Variablen werden mit dem EKML-Probitansatz und dem dreistufigen Ansatz basierend auf der Idee von Newey (1987) zwei asymptotisch effiziente Verfahren hergeleitet, die sich gegenüber anderen, marginalen ML-Verfahren als überlegen erweisen. Der KML-Probitansatz liefert als Nebenprodukt einen einfachen, asymptotisch effizienten Test auf schwache Exogenität in simultanen Modellen bei begrenzter Information. Auf der Gundlage eines Monte-Carlo-Experimentes wird gezeigt, daß die asymptotische Überlegenheit von GLS-Versionen marginaler ML-Schätzer für kleine Stichproben nicht übertragbar ist, wenn nur ungenaue Schätzungen der Varianz-Kovarianz der Fehlerterme vorliegen.