Zusammenfassung
Zu Beginn der Modellierungsarbeit ist eine Grundsatzentscheidung über den Auflösungsgrad des ökonometrischen Unternehmensmodells zu treffen. Die zunächst allgemein gehaltene Aussage, daß der Modellkonstrukteur bei der Konstruktion eines in der strategischen Unternehmensplanung einzusetzenden Modells nur die wesentlichen Eigenschaften des Unternehmens berücksichtigen solle, ist dazu durch konkrete Entscheidungen über den Auflösungsgrad praktisch umzusetzen.
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Literatur
Vgl. J. Zentes: Die Optimalkomplexion…, S. 4.
Vgl. J. Zentes: Die Optimalkomplexion…, S. 2. So könnte z. Bsp. Bestandteil einer Optimalstrategie sein, daß jährlich ein bestimmter Betrag für Werbemaßnahmen auszugeben ist. Mit Hilfe eines Modells höherer Auflösung ließe sich jedoch auch eine optimale Aufteilung des Werbebudgets auf verschiedene Medien bestimmen, wobei auch der Gesamtbetrag für alle Medien zusammen von dem aufgrund des einfacheren Modells bestimmten Betrag abweichen kann.
Vgl. J. Zentes: Die Optimalkomplexion…, S. 70 if
W. Kern: Gestaltungsmöglichkeiten…, S. 178.
A. Poscher: Ökonometrische Analysen…, S. 70; vgl. auch O. Hubler: Ökonometrie,S. 5, insbes.
Vgl. B. Schips: Möglichkeiten und Grenzen ökonometrischer Modelle, S. 354; A. Poscher: Ökonometrische Analysen…,S. 70.
Vgl. A. Poscher: Ökonometrische Analysen…,S. 121.
Vgl. A. Poscher: Ökonometrische Analysen…, S. 137 und S. 171. Alternative Ansätze, etwa aufgrund des Vergleichs von Likelihood-Funktionen oder im Sinne der BAYES-Statistik (vgl. A. Poscher a. a. O., S. 124–131 und S. 137 ff.) schneiden bei zum Teil erheblich mehr Rechen-aufwand letztlich im Sinne der objektiven Nachvollziehbarkeit kaum besser ab. Manche Ansätze scheitern auch daran, daß sie die Möglichkeit der Schätzung des Totalmodells unter Heranziehung aller möglichen Regressoren voraussetzen, was bei einer einigermaßen großen Anzahl potentieller Einflußgrößen und einer beschränkten Anzahl von zur Verfügung stehenden Daten-punkten von vornherein ausscheidet.
Vgl. hierzu die Ausführungen zur Schätzung der Gleichungen des kointegrierten Mehrgleichungsmodells in Abschnitt 9.2.
Die Bevorzugung der Fehlerkorrektur-Darstellung im Rahmen der Modellspezifikation erklärt sich aus der Tatsache, daß diese i. d. R. weniger von Multikollinearitätsproblemen betroffen ist als die dynamische Strukturform, vgl. Abschnitt 5.2.
Vgl. zu der hier dargestellten Spezifikationsstrategie z. Bsp. M. L. THOMPSON: Selection of Variables…, S. 8 f; H. SCHNEEWEISS: Okonometrie, S. 152 f. Die hier dargestellte Vorgehensweise einer Kombination von hinzufügenden und eliminierenden Schritten hat gegenüber den Vorgehensweisen, die nur eliminierende bzw. nur hinzufügende Schritte beinhalten, den Vorteil, daß für erstere eine Totalregression auf alle möglichen Einflußvariablen erforderlich wäre und für letztere die anfänglich zu berechnenden Signifikanz-Werte der F-Statistik (7.7) mit größter Vorsicht zu interpretieren wären, da dann auch das allgemeinere Modell noch weit von den tatsächlichen Gegebenheiten entfernt ist. Die kombinierte Vorgehensweise vermeidet diese Nachteile, indem sie die Möglichkeit bietet, anfänglich fälschlicherweise aufgenommene Variablen später wieder zu eliminieren. Sie ist insbesondere dann von Vorteil, wenn das aufgrund theoretischer Vorinformationen benutzte Startmodell dem iterativ zu ermittelnden Modell bereits recht nahe kommt.
Vgl. A. Poscher: Ökonometrische Analysen…, S. 136; H. Theil: Principles of Econometrics, S. 606.
Vgl. G. Hansen: Quantitative Wirtschaftsforschung, S. 145.
Dieses Modell laßt — entsprechend der in Abschnitt 5.1 getroffenen Unterscheidung — für nichtstationäre Variablen sowohl stochastische als auch deterministische Trendkomponenten zu.
Vgl. D. A. Dickey & W. A. Fuller: Likelihood Ratio Statistics…, insbesondere S. 1065 f; G. Hansen: Quantitative Wirtschaftsforschung,S. 145 f; H.-E. Reimers: Analyse kointegrierter Variablen…, S. 14 f.; M. Hatanaka: Time-Series Based Econometrics, S. 48 f
Unter H ist die F-Statistik auch asymptotisch nicht F-verteilt, da die Konsistenzbedingungen für die Kleinst-Quadrate-Schätzungen verletzt sind. Bei D. A. Dickey & W. A. Fuller: Likelihood Ratio Statistics…, sind daher die kritische Werte aus simulierten Random-WalkVerteilungen bestimmt worden, wobei auch speziellere und allgemeinere Alternativen als die hier verwendete betrachtet wurden. Kritische Werte für Tests des hier betrachteten Hypothesenpaars finden sich in Tabelle A.1 des Tabellenanhangs.
Vgl. G. Hansen: Quantitative Wirtschaftsforschung, S. 146.
Einen Überblick über alternative Kointegrationstests gibt z. Bsp. G. Hansen: Quantitative Wirtschaftsforschung, S. 146 ff.
Vgl. G. Hansen: Quantitative Wirtschaftsforschung, S. 146 f.
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Lorscheid, P. (1998). Formale Überlegungen zur Modellspezifikation. In: Kointegration und strategische Planung. Gabler Edition Wissenschaft. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-08631-4_7
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