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Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen

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Die Arbeit analysiert Schätzverfahren für das klassische lineare Regressionsmodell vor dem Hintergrund partieller, ungenauer und unscharf formulierter Parameterrestriktionen. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf der Diskussion und Weiterentwicklung von Minimax-Schätzmethoden. In der Arbeit werden einige neue Resultate zur klassischen Minimax-Schätzung unter degenerierten Ellipsoidrestriktionen erzielt und der auf der Fuzzy-Theorie basierende verallgemeinerte Minimax-Ansatz auf die Verarbeitung vage formulierter linearer Gleichungsbeschränkungen ausgedehnt. Mit der Anwendung in einem Panelmodell wird schließlich das große methodische Potential des relativ neuen generalisierten Minimax-Konzeptes für die Formulierung und Analyse praxisrelevanter ökonometrischer Modelle aufgezeigt.

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Schätzverfahren im linearen Regressionsmodell bei partiellen und unscharfen Parameterrestriktionen, Markus Klintworth

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2004
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(Paperback)
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