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Prognosen

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

Zusammenfassung

Ein wichtiger Vorzug der hier behandelten Regimewechselmodelle, bei denen die Gesetzmäßigkeiten der Parametervariation modelliert wird, gegenüber rein deskriptiven Verfahren ist die Möglichkeit der Erstellung von Prognosen, die die Natur der Parametervariation berücksichtigen. Wenn die entsprechenden Tests ergeben haben, daß ein Regimewechselmodell eine deutlich bessere Anpassungsgüte an die Daten besitzt als ein lineares Modell, so sollten sich damit auch Prognosen erstellen lassen, die denen eines linearen Modells überlegen sind. Die entsprechenden Prognoseformeln für Regimewechselmodelle werden in diesem Kapitel erläutert.

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Literatur

  1. 179.
    Man berechnet nicht den Erwartungswert der durch die Strukturgleichung gegebenen Funktion der Störterme, sondern diese Funktion ihrer Erwartungswerte, die ja gleich Null sind. Es wird also nur das sogenannte „Skelett“ des Modells, das aus der strukturellen Gleichung ohne Störeinfluß besteht, verwendet. Deswegen wird diese Methode auch „SK method” genannt, vgl. Tong [1995], S. 45, und Clements und Smith [ 1997 ], S. 463.Google Scholar
  2. 181.
    Genaueres hierzu findet sich in Krolzig [1997], S. 65 ff.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1999

Authors and Affiliations

  • Frieder Knüpling

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