Zusammenfassung
Es soll die Struktur eines Modells unter Verwendung der Methode der Größten Dichte (Maximum-Likelihood-Method)1) geschätzt werden, und zwar zunächst in der Weise, daß sämtliche Beziehungen der Variablen des Modells untereinander berücksichtigt werden (full information case); es wird also die ganze im Modell enthaltene „Information” benutzt und nicht nur ein Teil (etwa die Beziehungen der Variablen eines Untersystems der Strukturgleichungen untereinander), wie dies beim Fall der „beschränkten Information” (limited information case) geschieht, den wir weiter unten betrachten werden.
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Hinweise
Über diese Methode informiert L. R. Klein, A Textbook of Econometrics, Evan-ston und White Plains 1953, S. 151 ff; vgl. auch N. Bruner, Note on the Doolittle solution, Econometrica, Bd. 15, 1947, S. 43 f und D. H. Leavens, Accuracy in the Doolittle solution, ibid., S. 45 ff.
Vgl. z. B. vom Verf., Ein ökonometrisches Modell der Bundesrepublik Deutschland (Vier Strukturgleichungen), Ifo-Studien, 5. Jg., 1959, S. 1 ff., insbes. S. 14.
Vergl. J. J. Hart, Significance levels for the ratio of the mean square successive difference to the variance, Annals of Mathematical Statistics, Bd. 13, 1942, S. 447.
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Menges, G. (1961). Die Parameterschätzung mit der Methode der Größten Dichte (Maximum-Likelihood-Method). In: Ökonometrie. Die Wirtschaftswissenschaften, vol No. 20 = Lfg. 34. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-19008-0_8
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-19008-0_8
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