Auswirkungen von Fehlern in den Daten auf Parameterschtzungen und Prognosen (Arbeiten zur Angewandten Statistik) (German Edition,Used

Auswirkungen von Fehlern in den Daten auf Parameterschtzungen und Prognosen (Arbeiten zur Angewandten Statistik) (German Edition,Used

In Stock
SKU: DADAX379080374X
Brand: Physica
Sale price$68.35 Regular price$97.64
Save $29.29
Quantity
Add to wishlist
Add to compare

Processing time: 1-3 days

US Orders Ships in: 3-5 days

International Orders Ships in: 8-12 days

Return Policy: 15-days return on defective items

Payment Option
Payment Methods

Help

If you have any questions, you are always welcome to contact us. We'll get back to you as soon as possible, withing 24 hours on weekdays.

Customer service

All questions about your order, return and delivery must be sent to our customer service team by e-mail at yourstore@yourdomain.com

Sale & Press

If you are interested in selling our products, need more information about our brand or wish to make a collaboration, please contact us at press@yourdomain.com

Gre und Komplexitt empirischer konometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlssigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Mefehlermodellen zur Schlieung der Lcke zwischen theoretischen konomischen Variablen und den verfgbaren Daten erscheint schon wegen der unglcklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschtzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexitt bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und MonteCarloSimulationen. Fr ein makrokonomisches Modell fr die BRD werden auerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen ber Art und Gre von Mefehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlssigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur FullInformationMaximumLikelihoodSchtzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines fr diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trustregionVerfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit.

⚠️ WARNING (California Proposition 65):

This product may contain chemicals known to the State of California to cause cancer, birth defects, or other reproductive harm.

For more information, please visit www.P65Warnings.ca.gov.

Recently Viewed