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Regimewechselmodelle

  • Frieder Knüpling
Chapter
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Part of the Gabler Edition Wissenschaft book series (GEW)

Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden die verschiedenen Arten von Regimewechselmodellen anhand ihrer wichtigsten Charakteristika erläutert. Sie werden mit alternativen Modelltypen verglichen und in verschiedene Konzepte der Modellierung mit variablen Parametern eingeordnet. Anhand von veröffentlichten empirischen Untersuchungen wird das weitreichende Spektrum ökonomischer Anwendungsbeispiele beschrieben.

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Literatur

  1. 4.
    Eine Ausnahme bildet Lodeke [1973], sowie Lodeke, Hummel und Rodel [1989], S. 114 ff., im Kontext variabler Parameter. Zu dem Zusammenhang zwischen Regimewechselmodellen und Modellen mit variablen Parametern vgl. Kapitel 2.4.1.Google Scholar
  2. 6.
    Beispiele hierfür stellen Garcia und Perron [1996] oder Sichel [1994] dar.Google Scholar
  3. 7.
    Beispiele fir bivariate (Markov-)Modelle finden sich in Phillips [1991].Google Scholar
  4. 9.
    Zu STAR-Modellen vgl. z.B. Granger und Terasvirta [1993], Terasvirta [1994] und Terasvirta, Tjostheim und Granger [1994].Google Scholar
  5. 11.
    Die erste Untersuchung dieser Verteilungen stammt von K. PEARSON [1894], der die Parameter von Mischungsverteilungen für verschiedene Größenmaße von Krebsen (u.a. Kopfgrößen und Zahnabstände) mit Hilfe der Methode der Momente schätzte.Google Scholar
  6. 12.
    Zu Mischungsverteilungen vgl. Everitt und Hand [1981] und TI Terington, Smith und Makov [1985]. Die entsprechenden Regressions-und Zeitreihenmodelle werden in der Literatur gelegentlich auch als simple switching models oder i. id-switching models bezeichnet.Google Scholar
  7. 14.
    Mischungsverteilungen in diesem Zusammenhang verwenden z.B. Fielitz und Rozelle [1983], Pan, Chan und Fok [1995] oder Hall [1996].Google Scholar
  8. 15.
    Verallgemeinerungen auf mehr als zwei Zustände wären denkbar. Die Untersuchungen weisen jedoch darauf hin, daß zusätzliche Zustände den Erklärungsgehalt der Modelle nicht erhöhen, vgl. z.B. Kaehler und Marnet [ 1994 ], S. 209.Google Scholar
  9. 17.
    Vgl. z.B. und Mittnik und Rachev [19931 - Weitere in diesem Kontext verwendete Verteilungen sind Student-Verteilungen (vgl. z.B. Praetz [1972]), verallgemeinerte Student-Verteilungen (vgl. z.B. Lye, Martin und Teo [1998]) und hyperbolische Verteilungen (vgl. Z.B. Eberlein und Keller [1995] und Eberlein, Keller und Prause [1998]).Google Scholar
  10. 18.
    Vgl. etwa Kon [1984] und Boothe und Glassman [1987]. Diese Arbeiten weisen allerdings einige methodische Unzulänglichkeiten auf, vgl. dazu Fußnote 150 auf S. 98.Google Scholar
  11. 20.
    Vgl. hierzu auch Lee und Porter [1984].Google Scholar
  12. 21.
    Vgl. hierzu auch Ferri und Greenberg [1992] und Lahiri und Wang [1994].Google Scholar
  13. 22.
    Vgl. z.B. Kaehler und Marnet [1994], S. 214 ff. Far die dort untersuchten Tages-und Wochenrenditen von vier Wechselkursen sind diese Wahrscheinlichkeiten durchgängig größer als 0,89.Google Scholar
  14. 23.
    Vgl. Z.B. Bollerslev, Chou und Kroner [1992] oder Bollerslev, Engle und Nelson [ 1994 ].Google Scholar
  15. 24.
    Man kann eine Markov-Kette höherer Ordnung auffassen als eine Markov-Kette erster Ordnung mit passend vergrößertem Zustandsraum. Deswegen sind die in diesen Modellen zusätzlich auftretenden methodischen Schwierigkeiten dieselben wie far Markov-Modelle mit mehr als zwei Zuständen, vgl. z.B. Friedmann [ 1994 ].Google Scholar
  16. 30.
    Die Variable u t ist in Lodeke, Hummel und Rodel [1989] homoskedastisch.Google Scholar
  17. 33.
    Vg. hierzu Hamilton [1994a], S. 3062 ff., oder Krolzig [1997], S. 29 ff.Google Scholar
  18. 35.
    Vgl. hierzu z.B. Karlin und Taylor [1975] oder Hamilton [1994b], Kap. 22.2.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1999

Authors and Affiliations

  • Frieder Knüpling

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