Spezifikation

Ökonometrie

Oberbegriff für Norm (insbesondere von Produkten und Dienstleistungen), d.h. eine vom Gesetzgeber bzw. von einer Normungsinstitution definierte Spezifikation, Typ, d.h. eine hersteller- bzw. anwenderspezifische Spezifikation, und Standard, d.h. von einer Vielzahl von/allen Marktteilnehmern akzeptierte Spezifikation.

Festlegung der Modellannahmen eines ökonometrischen Modells. Dazu gehört i.e.S. v.a., welche vorherbestimmten Variablen und welcher Funktionstyp ausgewählt werden. Weitgehend lassen sich die beiden Schritte der Spezifikation jedoch auf den ersten reduzieren, da sich nichtlineare Formen durch Polynome höheren Grades approximieren lassen. I.w.S. umfaßt die Spezifikation auch die Annahmen über die Störgrößen. Substantiell ist die Spezifikation eines Modells dann richtig, wenn es die wesentlichen Bewegungen der betrachteten gemeinsam abhängigen Variablen erklärt. Diese Frage muss vorrangig von der ökonomischen Theorie und nicht von der Ökonometrie her beantwortet werden. Häufig liefert sie jedoch verschiedene, z.T. widersprüchliche, z.T. einander nicht ausschließende Modellalternativen. Daher müssen zur Ergänzung statistischökonometrische Größen herangezogen werden. Zunächst einmal liegt bei Feststellung von Autokorrelation und schlechter Prognosegüte die Vermutung von Fehlspezifikation nahe. Dies ist allerdings nicht eindeutig, da noch weitere Ursachen für die genannten Phänomene verantwortlich sein können. Eine ganze Reihe spezieller Methoden zur Wahl der Spezifikation eines Modells ist entwickelt worden. Hierzu gehören die Entscheidung nach dem maximalen korrigierten Bestimmtheitsmaß, dem minimalen Co-Kriterium von Colin L. MALLOWS, dem minimalen Informationskriterium von Hirotugu AKAIKE (AIC) oder dem minimalen Gideon SCHWARZ Kriterium (SC). Aber auch vorwärts- und riickwärtsgerichtete sowie stufenweise Regression dienen der Festlegung der Spezifikation. Außerdem wird anhand von (Fehl-)Spezifikationstests (F-Test, RESET, HAUSMAN-Test, Encompassing-Prinzip) entschieden, welche Modelle statistischen Mindestanforderungen genügen. Bei der Entscheidung zwischen zwei Modellen ist auseinanderzuhalten, ob ein Modell ein Spezialfall des anderen ist (nested model) oder die beiden Modelle nebeneinander existieren, zumindest z.T. aus unterschiedlichen Determinanten bestehen (nonnested model). Bleibt ein Modell fehlspezifiziert, d.h., sind v.a. zu wenige Variablen oder falsche Variablen aufgenommen, so führt dies im allg. zu verzerrten Schätzungen der Koeffizienten. Aber selbst die Berücksichtigung von Variablen, die für die Entscheidung der endogenen Variablen irrelevant sind, ist nicht völlig problemlos. Die Varianzen und Kovarianzen der Schätzfunktionen für Regressionskoeffizienten werden in diesem Fall fehlerhaft geschätzt. Literatur: Schneeweiß, H. (1990). Hübler, O. (1989). Kmenta, J. (1986)

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