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Bewertungsmaße

dienen zur Überprüfung der Erldärungsund Prognsegiite von Modellstrukturen. a) Maße der Anpassungsgüte: Die Konfrontation von quantifizierten Aussagen oder Modellen mit dem Datenmaterial, das deren Formulierung zugrunde liegt, erfolgt mit Hilfe von Gütemaßen und statistischen Testgrößen. Unter diesem Begriff werden alle diejenigen Methoden subsumiert, die prüfen, wie gut der Verlauf von Zeitreihen z.B. durch eine ökonometrische Struktur erklärt wird. Die wichtigsten Maße der Anpassungsgüte sind:
1. Das Bestimmtheitsmass R2 ist als Verhältnis zwischen (durch die Regressionsfunktion) erklärter und der Varianz der zu erklärenden Variablen y definiert:
Bewertungsmaße
2. Der Test auf Signifikanz der Regressionsparameter erfolgt mit Hilfe eines t-Tests, wobei die Prüfgröße lautet:
Bewertungsmaße
3. Die DURBIN-WATSON-Testgröße dw = 2 (1 - g) ist ein weiteres Mass für Anpassungsgüte, wobei g den Autokorrelationskoeffizient (- Autokorrelation) bedeutet. b) Tests der Prognosegüte können entweder im Rahmen einer Tendenzanalyse oder einer Genauigkeitsanalyse durchgeführt werden.
1. Für die Tendenzanalyse wird im allg. das   Prognose-Realisations-Diagramm verwendet, wodurch Unter- und Überschätzungen sowie Umkehrpunkte festgestellt werden können.
2. Im Rahmen der Genauigkeitsanalyse werden die verschiedenen Versionen des THEILschen Ungleichheitskoeffizienten verwendet. Der gebräuchlichste Ansatz lautet:
Bewertungsmaße Der Ungleichheitskoeffizient nimmt den Wert Null an, wenn alle Veränderungen exakt vorhergesagt wurden, wenn also:
Bewertungsmaße Ein zunehmender Wert des Ungleichsgewichtskoeffizienten signalisiert eine Verschlechterung des Prognoseergebnisses.
Bewertungsmaße Nimmt U den Wert 1 an, so bedeutet dies folgendes: Die zu testende Prognosemethode führt im Durchschnitt zu keinem besseren Resultat als der »naive« Ansatz, in dem sich die betrachtete Variable überhaupt nicht ändert. Literatur: Schneeweiß, H. (1990). Hübler,
0. (1989)

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