Christian Gau zeigt Einsatzmöglichkeiten und -grenzen geostatistischer Methoden in der Baugrundmodellierung auf, definiert Anforderungen an Baugrundmodelle und untersucht ihre Erfüllbarkeit durch Anwendung geostatistischer Verfahren sowie die Bewertbarkeit geostatistischer Modelle.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Ziele dieses Lehrbuches sind eine verständliche Einführung in wesentliche Konzepte und statistische Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie die didaktische Vermittlung und deren praktische Umsetzung mittels der Statistik-Software „Stata“. Die Software Stata ist heute neben SPSS und R eine der weitest verbreiteten Statistik-Software-Pakete in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften. Die didaktische Vermittlung von SEM mittels Stata eignet sich auf Grund der (vergleichsweise) einfachen Syntax-Sprache und der Einbettung in eine Software-Umgebung zur nutzerfreundlichen Datenaufbereitung als auch -analyse.
Aktualisiert: 2023-04-11
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Ziele dieses Lehrbuches sind eine verständliche Einführung in wesentliche Konzepte und statistische Grundlagen linearer Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie die didaktische Vermittlung und deren praktische Umsetzung mittels der Statistik-Software „Stata“. Die Software Stata ist heute neben SPSS und R eine der weitest verbreiteten Statistik-Software-Pakete in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften. Die didaktische Vermittlung von SEM mittels Stata eignet sich auf Grund der (vergleichsweise) einfachen Syntax-Sprache und der Einbettung in eine Software-Umgebung zur nutzerfreundlichen Datenaufbereitung als auch -analyse.
Aktualisiert: 2023-04-11
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Christian Gau zeigt Einsatzmöglichkeiten und -grenzen geostatistischer Methoden in der Baugrundmodellierung auf, definiert Anforderungen an Baugrundmodelle und untersucht ihre Erfüllbarkeit durch Anwendung geostatistischer Verfahren sowie die Bewertbarkeit geostatistischer Modelle.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Mit dem zukünftigen Beitritt der bis dato noch nicht der europäischen Währungsunion beigetretenen mittel- und osteuropäischen EU-Mitglieder werden sich bestehenden Heterogenitäten innerhalb des europäischen Währungsraumes weiter verstärken. Insbesondere die zunehmenden Inflationsdifferenzen innerhalb einer nach Osten erweiterten EWU werden, zu unerwünschten realwirtschaftlichen Entwicklungen in den einzelnen Mitgliedsländern führen. Eine mögliche Erklärung für derartige dauerhaft voneinander abweichenden Inflationsraten liefert der auf Balassa (1964) und Samuelson (1964) zurückgehende Balassa-Samuelson-Effekt. Mit der modelltheoretischen und empirischen Analyse des Balassa-Samuelson-Effekts in den ehemaligen mittel- und osteuropäischen Transformationsstaaten greift Johannes Jander ein für die zukünftige Stabilität der Mitgliedsländer und des gesamten Euroraumes relevantes Thema auf. Ausgehend von der Analyse der dem Standardmodell zugrunde gelegten restriktiven Modellannahmen, wird der Standardansatz des Balassa-Samuelson-Modells hinsichtlich der nicht erfüllten Annahmen modelltheoretisch erweitert. Durch die Abstraktion von der Gültigkeit der KKP-Annahme im Sektor handelbarer Güter sowie von der als perfekt angenommenen intersektoralen Arbeitsmobilität kann die Generierung valider Aussagen über das Ausmaß der Balassa-Samuelson-Effekte in den untersuchten mittel- und osteuropäischen Ländern gewährleistet werden. Lässt sich für die betrachteten MOEL ein Balassa-Samuelson-Effekt nachweisen? Kann dieser als kausal für die existenten Inflationsdifferenzen zwischen den MOEL und der EWU angesehen werden? Die Ergebnisse der entsprechenden empirischen Analysen zeigen, dass sich unabhängig von der gewählten Modellspezifikation für die überwiegende Anzahl der MOEL die Existenz eines Balassa-Samuelson-Effekts nachweisen lässt. Wenngleich die unterschiedlichen Modellspezifikationen einen erheblichen Einfluss auf die länderspezifischen Effekte haben, kann im Vergleich zu früheren Untersuchungen lediglich ein geringer Anteil der Inflationsdifferenzen zwischen den MOEL und der EWU durch den Balassa-Samuelson-Effekt erklärt werden. Eine Irrelevanz des Balassa-Samuelson-Effekts bedeutet dies jedoch nicht, vielmehr scheinen weitere nicht zu vernachlässigende Faktoren für die signifikanten Abweichungen zwischen den Inflationsraten in einer erweiterten EWU von Bedeutung zu sein.
Aktualisiert: 2019-12-20
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Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht.
Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann.
In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern.
Aktualisiert: 2019-10-03
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