Nichtparametrische Schätzung
Neue Ansätze zur Schätzung, Überprüfung und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge mit Hilfe der Kerndichte- und Kernregressionsschätzung
Kuang-Hua Lin
Die Regressionsschätzung ist eines der wichtigsten Untersuchungsinstrumente der empirischen Wissenschaft. Die zur Zeit in der Forschung dominierenden parametrischen Verfahren der Regressionsschätzung benötigen relativ starke Annahmen, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Dagegen können nichtparametrische Verfahren zwar mit wesentlich schwächeren Annahmen auskommen, benötigen in der Regel jedoch solch eine große Anzahl von Daten, daß sie in volkswirtschaftlichen Untersuchungen wegen der relativ kleinen verfügbaren Datenmenge selten benutzt werden. Die Arbeit soll dazu beitragen, die empirische Anwendbarkeit der nichtparametrischen Verfahren bei kleinen Stichproben zu verbessern. Zusätzlich wurden einige bisher in der Literatur vernachlässigte Aspekte der Verteilungsschätzung, wie z.B. die Prognoseverteilung und die Frage der optimalen Prognosen, behandelt.
