Humboldt-Universität zu Berlin

Forschungsbericht 1993

INSTITUT FÜR STATISTIK UND ÖKONOMETRIE

Sitz: Spandauer Str. 1, Tel.: 030-2468 230 + 313 Fax: 030-2468-249/-312 E-mail: haerdle@wiwi.hu-berlin.de, luetke@wiwi.hu-berlin.de

- 2.0006.01 -
Ökonometrische Modelle mit variablen Koeffizienten
Durch die politischen und wirtschaftlichen Umwälzungen in Osteuropa ist die Notwendigkeit, strukturelle Änderungen in empirischen Modellen vorzusehen, in eindringlicher Weise ins Bewußtsein der Ökonometriker geraten. Dem wird im Rahmen des Projektes Rechnung getragen, zum einen durch eine Arbeit an den Analyseinstrumenten, zum anderen aber auch durch empirische Untersuchungen konkreter ökonomischer Problemstellungen. Zu den bearbeiteten Analyseinstrumenten zählen Verfahren zur Beschreibung von Koeffizienzvariation sowie statistische Tests, die zur Überprüfung signifikanter Änderungen eingesetzt werden können. Angewandt wurden die erarbeiteten Verfahren insbesondere zur Analyse der Stabilität von Geldnachfragebeziehungen.
Schlagworte:
Koeffizienten, Variable; Strukturstabilität; Strukturbruch; Geldnachfrage;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Helmut Lütkepohl;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Prof. Dr. Jürgen Wolters; Martin Moryson; Helmut Herwartz;
Publikationen
  • H. Lütkepohl: The Sources of the U.S.Money Demand Instability, in: Empirical Economics 18, 1993
  • H. Lütkepohl, H. Herwartz: Specification of Varying coefficient Time Series Models via Generalized Flexible Least Squares, Discussions Paper Nr.9311, HUB, ISÖ, 1993

- 2.0006.02 -
Analyse von Kausalstrukturen in Zeitreihenmodellen
Ob eine Kausalbeziehung zwischen bestimmten Variablen oder Gruppen von Variablen besteht, ist von zentraler Bedeutung für viele wirtschaftspolitische oder unternehmerische Entscheidungen. Eine bereits über Jahrzehnte anhaltende konzeptionelle Diskussion zeigt jedoch, daß schon die Definition eines geeigneten Kausalitätsbegriffs Schwierigkeiten aufwirft. Weitere Probleme ergeben sich bei der empirischen Überprüfung der verschiedenen Kausalitätskonzepte. Im Rahmen dieses Projektes wird sowohl an grundsätzlichen Fragen wie auch an empirischen Tests gearbeitet. Ferner wurden auch konkrete empirische Fragestellungen untersucht.
Schlagworte:
Prozesse, Vektorautoregressive; Granger-Kausalität; Prognostizierbarkeit; Impuls-Antwort-Analyse;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Helmut Lütkepohl;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Maike M. Müller; Prof. Dr. Pentti Saikkonen; Prof. Dr. Don S. Poskitt;
Publikationen
  • H. Lütkepohl: Testing for Causation Between Two Variables in Higher-Dimensional VAR Models, in: H. Schneeweiß, K. Zimmermann, Studies in Applied Econometrics, Physica-Verlag, Heidelberg 1993
  • H. Lütkepohl, H.-E. Reimers: Granger-causality in cointegrated VAR processes, in: Economics caretters 40, 1993
  • dieselben Autoren: Impulse response analysis of cointgated systems, in: Journ.of Econom.Dynam.and Contr. 16, 1992
  • H. Lütkepohl, Don S. Poskitt: Testing for Causation Using Infinite Order Vector Autoregressive Processes, Disc Pap. No.2, HUB, ISÖ, 1992
  • H. Lütkepohl: Testing for Nonzero Impulse Responses in Vector Autoregressive Processes, Disc.Pap. No.10, HUB, ISÖ, 1993

- 2.0006.03 -
Spezifikation von multivariaten autoregressiven Moving-Average-Prozessen
Ein fundamentales Problem im Rahmen der Analyse multipler Zeitreihen besteht in der Beschreibung des datengenerierenden Prozesses mit Hilfe eines sparsam parametrisierten Modells, da hochparametrisierte Modelle tendenziell zu schlechten Prognosen führen. Dieses Projekt beschäftigt sich mit möglichen Lösungsansätzen für diese Problematik. Hierfür wird speziell die sogenannte Echelonform vektorautoregressiver Moving-Average-Prozesse herangezogen. Die Theorie ist in diesem Bereich für stationäre Prozesse relativ gut entwickelt. Da viele Zeitreihen in der Praxis jedoch Nichtstationarität aufweisen, wurden im Rahmen dieses Projekts auch Erweiterungen in diese Richtung vorgenommen. Ferner wurde ein menügesteuertes Programm zur Erleichterung der praktischen Arbeit entwickelt.
Schlagworte:
Modellspezifikation; Modellselektion; Echelonform; Zeitreihenanalyse, Multiple; Prognoseverfahren; Cointegration;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Helmut Lütkepohl;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Holger Claessen; Martin Moryson; Dr. Knut Haase; Prof. Don S. Poskitt;
Publikationen
  • K. Haase et al.: MulTi A Menu-Driven GAUSS Program for Multiple Time Series Analysis, Inst. f. Stat.u.Ökonometrie, Univ. Kiel, 1992
  • H. Lütkepohl: derselbe Titel, in: Computational Statistics 8, 1993
  • H. Lütkepohl, H. Claessen, Analysis of Cointegrated VARMA Processes, Disc.Pap. No.9319, HUB, ISÖ, 1993
  • H. Lütkepohl, D.S. Poskitt, Specification of Echelon Form VARMA Models, Disc.Pap. No. 9305, HUB, ISÖ, 1993

- 2.0006.04 -
Nichtparametrische Zeitreihenanalyse
Insbesondere bei der Prognose von Finanzmarktdaten waren lineare parametrische Modelle in der Vergangenheit nicht sehr erfolgreich. Die heute verfügbaren sehr langen Zeitreihen und die erforderlichen rechentechnischen Gegebenheiten ermöglichen nunmehr den Einsatz wesentlich komplexerer und flexiblerer nichtlinearer und nichtparametrischer Modelle. Hierbei geht man davon aus, daß der tatsächlich zugrunde liegende datengenerierende Prozeß einer allgemeinen Klasse entstammt und durch das verwendete Modell nur approximiert wird. Die Approximationsgüte wird aber mit zunehmender Zeitreihenlänge verbessert. Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Spezifikation, Schätzung, Prognose und Implementierung nichtparametrischer Ansätze.
Schlagworte:
Zeitreihenanalyse, Multiple; Zeitreihen; Prognoseverfahren; Modellierung, Nichtlineare; Daten, Abhängige;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Helmut Lütkepohl;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Prof. Don S. Poskitt; Prof. Dr. Pentti Saikkonen;
Publikationen
  • P. Saikkonen: Dependent Versions of a Central Limit Theorem for the Squared Length of a Sample Mean, in: Disc.Pap. No.9315, HUB, ISÖ, 1993 H. Lütkepohl, D.S. Poskitt: Testing for Causation Using Infinite Order Vector Autoregressive Processes, Discussion Paper No.2, HUB, ISÖ, 1992
  • H. Lütkepohl: Testing for Nonzero Impulse Responses in Vector Autoregressive Processes, Discussion Paper No. 10, HUB, ISÖ, 1993

- 2.0006.05 -
Regressions- und Korrelationsanalyse
Erarbeitung einer Monographie zur Regressions- und Korrelationsanalyse als geschlossene Einführung in diese Teilgebiete der Statistik insbesondere für Studenten an Universitäten und Fachhochschulen, aber auch für alle praktisch arbeitenden Statistiker und Wirtschaftswissenschaftler
Schlagworte:
Statistik; Regressionsanalyse; Korrelationsanalyse; Ökonometrie;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Bernd Rönz;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Prof. Dr. Erhard Förster;
Laufzeit
01/1991 - 02/1992
Publikationen
  • Bernd Rönz, Erhard Förster, Regressions- und Korrelationsanalyse - Grundlagen, Methoden, Beispiele; Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler, Wiesbaden 1992


- 2.0006.06 -
Lexikon Statistik
Erarbeitung eines Lexikons "Statistik" für Wirtschaft und Verwaltung, für Mitarbeiter in wirtschaftwissenschaftlichen und soziologischen Instituten, Markt- und Meinungsforschungsinstituten sowie für Studenten an Universitäten, Fachhochschulen und Fachschulen
Schlagworte:
Statistik;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Bernd Rönz;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Prof. Dr. Strohe; Prof. Dr. Eckstein; Prof. Dr. Götze; Dr. Hartl;
Laufzeit
04/1992 - 02/1994

- 2.0006.10 -
Semiparametrische multivariate Regression
Semiparametrische Regressionsmethoden entstehen aus der Kombination parametrischer und nichtparametrischer Methoden. Schwerpunkte sind additive und generalisierte additive Modelle, Single-Index-Modelle (Projection-Pursuit), Sliced Inverse Regression sowie Testverfahren zur Auswahl zwischen parametrischen, nichtparametrischen und semiparametrischen Modellen.
Schlagworte:
Statistik; Regressionsanalyse; Verfahren, Semiparametrische; Verfahren, Nichtparametrische; Tests; Ökonometrie;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Wolfgang Härdle;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Claudia Gajewski; Thomas Kötter; Dr. Marlene Müller;
Laufzeit
09/1992 - 12/1993
Publikationen
  • Härdle, Mammen, Comparing Nonparam. vs. Param. Regression Fits. 1993
  • Härdle, Hall, On the Backfitting Algor. for Add. Regr. Models. 1993
  • Härdle, Müller, Nichtparametrische Glättungsmethoden . 1993
  • Härdle, Tsybakov, How sensitive are Average Derivatives? 1993
  • Härdle, Linton, Applied Nonparametric Methods. 1993
  • Härdle, Hall, Ichimura, Opt. Smoothing of Single Index Models. 1993
  • Härdle, Klinke, Müller, Applied Nonparam. Smoothing Techniques. 1993
  • Härdle, Marron, Fast and Simple Scatterplot Smoothing. 1993
  • Horowitz, Härdle, Testing parametric model against . 1993
  • Härdle, Turlach, Semiparam. Approaches to Dimension Reduction. 1992


- 2.0006.11 -
Weiterentwicklung der statistischen Programmumgebung XploRe
XploRe ist ein in der Entwicklung befindliches Softwaresystem zur statistischen Analyse von Daten. Besondere Schwerpunkte sind die Implementation hochinteraktiver grafischer Schnittstellen, die offene Struktur des Systems und die Implementierung von Verfahren zur hochdimensionalen Regressions- und Datenanalyse.
Schlagworte:
Software, Statistische; Statistik, Computergestützte; Datenanalyse; Programmentwicklung; Grafik, Interaktive;
Leitung / Koordination des Vorhabens
Prof. Dr. Wolfgang Härdle;
Weitere beteiligte Wissenschaftler/innen:
Sigbert Klinke; Thomas Kötter;
Laufzeit
09/1992 - 12/1995
Publikationen
  • Härdle, Klinke, Gajewski, 1993, Manual XploRe 3.1.
  • Härdle, Kötter, 1993, XploRe - an interactive computing environment.
  • Kötter, 1993, An asymptotic result for SIR with Implementation.
  • Klinke, Mucha, 1993, Clustering techniques in XploRe.
  • Klinke, 1993, A fast implementation of kernel based PP indices.
  • Härdle, Scott, 1992, Smoothing in Low and High Dim. by WARPing.
  • Härdle, Klinke, Turlach, 1992, Manual XploRe 3.0.