einfache bzw. multiple Regressionsmodelle der Form (z. B. linear): yt = bi + b2 x2t + b3 x3t + ... + bn xnt + ut yt = endogene Variable xit = exogene Variable ut = Störvariable Als Beispiel für ein multiples Regressionsmodell formulieren wir folgende Konsumfunktion (vgl Abb.): Ct = bi + b2 yt + b3 rt + ut Ct = Konsumausgaben yt = Bruttosozialprodukt rt = Zinssatz Mit Hilfe der Methode der kleinsten Quadrate (Regressionsanalyse) ist es möglich, die Koeffizienten ti, b2 und b3 unter Verwendung der Zeitreihendaten von t = 1, 2, ..., T zu schätzen, so dass gilt: Ct = ii + i2 yt + i3 r. In diesem Ansatz ist jedoch vernachlässigt, dass eine definitorische Beziehung zwischen C und Y besteht: Yt = Ct + It + Ext — Imt d. h. das Bruttosozialprodukt ist von der Verwendungsseite her als Summe aus Konsum C, Investitionen I, Exporten Ex abzüglich Importen Im definiert: Dies führt zur Formulierung von Mehrgleichungsmodellen, d.h. zum ökonometrischen Systemansatz. Literatur: Frerichs, W.IKübler, K., Gesamtwirtschaftliche Prognoseverfahren, München 1980. Pindyck, R. SJRubinfeld, D. L., Econometric Models and Economic Forecasts, 2. Aufl., Auckland u.a. 1985.
siehe Ökonometrie, insbes.
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