Größe und Komplexität empirischer ökonometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlässigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Meßfehlermodellen zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen ökonomischen Variablen und den verfügbaren Daten erscheint schon wegen der unglücklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschätzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexität bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und Monte-Carlo-Simulationen. Für ein makroökonomisches Modell für die BRD werden außerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen über Art und Größe von Meßfehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlässigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines für diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trust-region-Verfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Definitheit ist ein Begriff, der in der Sprachwissenschaft eng mit der Verwendung des Artikels verbunden ist. Es ist jedoch umstritten, welche Rolle Definitheit in Sprachen ohne Artikel spielt. In ihrem Band geht die Autorin von dem semantisch-pragmatischen Konzept der Identifizierbarkeit aus, das in Sprachen mit Artikel als Definitheit grammatisch realisiert wird, aber auch in artikellosen Sprachen zum Ausdruck kommt. Vor diesem Hintergrund untersucht sie für das Chinesische, wie tragfähig die bisherigen Annahmen zur Markierung von Definitheit überhaupt sind und wie Sprecher die Identifikation des gemeinten Referenten durch den Hörer sicherstellen bzw. wie Hörer den intendierten Referenten identifizieren, wenn Identifizierbarkeit nicht eindeutig markiert wird.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Definitheit ist ein Begriff, der in der Sprachwissenschaft eng mit der Verwendung des Artikels verbunden ist. Es ist jedoch umstritten, welche Rolle Definitheit in Sprachen ohne Artikel spielt. In ihrem Band geht die Autorin von dem semantisch-pragmatischen Konzept der Identifizierbarkeit aus, das in Sprachen mit Artikel als Definitheit grammatisch realisiert wird, aber auch in artikellosen Sprachen zum Ausdruck kommt. Vor diesem Hintergrund untersucht sie für das Chinesische, wie tragfähig die bisherigen Annahmen zur Markierung von Definitheit überhaupt sind und wie Sprecher die Identifikation des gemeinten Referenten durch den Hörer sicherstellen bzw. wie Hörer den intendierten Referenten identifizieren, wenn Identifizierbarkeit nicht eindeutig markiert wird.
Aktualisiert: 2023-06-05
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Definitheit ist ein Begriff, der in der Sprachwissenschaft eng mit der Verwendung des Artikels verbunden ist. Es ist jedoch umstritten, welche Rolle Definitheit in Sprachen ohne Artikel spielt. In ihrem Band geht die Autorin von dem semantisch-pragmatischen Konzept der Identifizierbarkeit aus, das in Sprachen mit Artikel als Definitheit grammatisch realisiert wird, aber auch in artikellosen Sprachen zum Ausdruck kommt. Vor diesem Hintergrund untersucht sie für das Chinesische, wie tragfähig die bisherigen Annahmen zur Markierung von Definitheit überhaupt sind und wie Sprecher die Identifikation des gemeinten Referenten durch den Hörer sicherstellen bzw. wie Hörer den intendierten Referenten identifizieren, wenn Identifizierbarkeit nicht eindeutig markiert wird.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Größe und Komplexität empirischer ökonometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlässigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Meßfehlermodellen zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen ökonomischen Variablen und den verfügbaren Daten erscheint schon wegen der unglücklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschätzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexität bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und Monte-Carlo-Simulationen. Für ein makroökonomisches Modell für die BRD werden außerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen über Art und Größe von Meßfehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlässigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines für diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trust-region-Verfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Definitheit ist ein Begriff, der in der Sprachwissenschaft eng mit der Verwendung des Artikels verbunden ist. Es ist jedoch umstritten, welche Rolle Definitheit in Sprachen ohne Artikel spielt. In ihrem Band geht die Autorin von dem semantisch-pragmatischen Konzept der Identifizierbarkeit aus, das in Sprachen mit Artikel als Definitheit grammatisch realisiert wird, aber auch in artikellosen Sprachen zum Ausdruck kommt. Vor diesem Hintergrund untersucht sie für das Chinesische, wie tragfähig die bisherigen Annahmen zur Markierung von Definitheit überhaupt sind und wie Sprecher die Identifikation des gemeinten Referenten durch den Hörer sicherstellen bzw. wie Hörer den intendierten Referenten identifizieren, wenn Identifizierbarkeit nicht eindeutig markiert wird.
Aktualisiert: 2023-03-04
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Größe und Komplexität empirischer ökonometrischer Modelle haben in den letzten Jahrzehnten immer mehr zugenommen. Die Zuverlässigkeit des zugrundeliegenden Datenmaterials hat sich dagegen kaum verbessert, und eine Fehlspezifizierung von Meßfehlermodellen zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen ökonomischen Variablen und den verfügbaren Daten erscheint schon wegen der unglücklichen Trennung zwischen Datenproduzenten und Datennutzern kaum vermeidbar. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen solcher Fehlspezifizierungen auf Parameterschätzungen und Prognosen in Modellen wachsender Komplexität bis hin zu nichtlinearen interdependenten dynamischen Modellen analysiert mit Hilfe von asymptotischen Aussagen und Monte-Carlo-Simulationen. Für ein makroökonomisches Modell für die BRD werden außerdem Methoden diskutiert zur Beschaffung von Informationen über Art und Größe von Meßfehlern. Die Simulationsrechnungen basieren auf der Zuverlässigkeit und Schnelligkeit des zugrundeliegenden numerischen Algorithmus zur Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzung in nichtlinearen interdependenten Modellen. Darstellung und Diskussion eines für diesen Zweck entwickelten Algorithmus (trust-region-Verfahren mit automatischer Skalierung) bilden den zweiten Schwerpunkt der Arbeit.
Aktualisiert: 2023-04-04
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