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Eingleichungsmodell-Schätzung

die Bestimmung der Koeffizienten von Eingleich ungsmodellen mit Hilfe bestimmter Schätzmethoden. Der bekannteste Ansatz ist die Methode der kleinsten Quadrate (Regressionsanalyse). Die Parameterwerte einer Regressionsgleichung werden dabei aufgrund der Minimierung der Summe der Quadrate der Differenzen zwischen empirischen Werten der zu erklärenden Variablen yt und den entsprechenden Funktionswerten yt (Summe der quadrierten Residuen üt) bestimmt: Eingleichungsmodell-Schätzung     mit o2 = Varianz der Störvariablen. Sind die ut unkorreliert, so erfolgt die Bestimmung der Regressionskoeffizienten durch Maximierung der gemeinsamen Dichtefunktion (,,Likelihood"-Funktion):             Eingleichungsmodell-Schätzung Eingleichungsmodell-Schätzung Im Gegensatz zur Methode der kleinsten Quadrate benötigt man zur Anwendung der Maximum-Likelihood-Methode eine Annahme über die Verteilung der Störvariablen ut. Nimmt man Normalverteilung an, so lautet die Dichtefunktion für die Variable ut: für i = 1, 2,... n Mit Hilfe der verallgemeinerten Methode der kleinsten Quadrate ("Aitken"-Schätzung) ist es schliesslich möglich, auch Eingleichungs- modelle mit autokorrelierten und streuungsvariablen Störgrössen zu schätzen.   Literatur: Hübler, O., Ökonometrie, Stuttgart, New York 1989.

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