Diese Arbeit entwickelt unter Verwendung linearer und nichtlinearer ökonometrischer Optimierungsverfahren alternative vierteljährliche Frühindikatoren zur kurzfristigen Prognose der ökonomischen Aktivität in der Bundesrepublik Deutschland sowie in der Freien und Hansestadt Hamburg. Sparsam parametrisiert setzen sich die Indikatoren vornehmlich aus Zeitreihen des Verarbeitenden Gewerbes zusammen. Trotz dieser Fokussierung gelingt es, Frühindikatoren zu konstruieren, die den Output-Lücken von Deutschland bzw. Hamburg während der letzten dreißig Jahre verlässlich vorlaufen. Ebenso zuverlässig weisen die im nichtlinearen Modell abgeleiteten Rezessionswahrscheinlichkeiten auf sämtliche konjunkturelle Abschwungphasen seit 1970 hin.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Diese Arbeit entwickelt unter Verwendung linearer und nichtlinearer ökonometrischer Optimierungsverfahren alternative vierteljährliche Frühindikatoren zur kurzfristigen Prognose der ökonomischen Aktivität in der Bundesrepublik Deutschland sowie in der Freien und Hansestadt Hamburg. Sparsam parametrisiert setzen sich die Indikatoren vornehmlich aus Zeitreihen des Verarbeitenden Gewerbes zusammen. Trotz dieser Fokussierung gelingt es, Frühindikatoren zu konstruieren, die den Output-Lücken von Deutschland bzw. Hamburg während der letzten dreißig Jahre verlässlich vorlaufen. Ebenso zuverlässig weisen die im nichtlinearen Modell abgeleiteten Rezessionswahrscheinlichkeiten auf sämtliche konjunkturelle Abschwungphasen seit 1970 hin.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Diese Arbeit entwickelt unter Verwendung linearer und nichtlinearer ökonometrischer Optimierungsverfahren alternative vierteljährliche Frühindikatoren zur kurzfristigen Prognose der ökonomischen Aktivität in der Bundesrepublik Deutschland sowie in der Freien und Hansestadt Hamburg. Sparsam parametrisiert setzen sich die Indikatoren vornehmlich aus Zeitreihen des Verarbeitenden Gewerbes zusammen. Trotz dieser Fokussierung gelingt es, Frühindikatoren zu konstruieren, die den Output-Lücken von Deutschland bzw. Hamburg während der letzten dreißig Jahre verlässlich vorlaufen. Ebenso zuverlässig weisen die im nichtlinearen Modell abgeleiteten Rezessionswahrscheinlichkeiten auf sämtliche konjunkturelle Abschwungphasen seit 1970 hin.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Diese Arbeit entwickelt zahlreiche Methoden und Algorithmen zur verbesserten Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen mit neuronalen Netzen (ARNN-Modellen) und führt einen Vergleich mit linearen Modellen (AR, ARMA) durch. Mit einer Evaluationsstudie zum Vergleich der Güte von Mehr-Schritt-Prognosen.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Latente Variable, die beobachtbare Variable beeinflussen, selbst aber nicht direkt beobachtbar sind, entweder weil die beobachtbaren Größen mit Meßfehlern behaftet sind oder weil sie selbst direkt beobachtbaren und meßbaren Variablen nicht direkt entsprechen, wurden lange Zeit in der modernen Ökonometrie nicht beachtet. Besondere Bedeutung kommt der Verwendung von latenten Variablen zu, wenn die unternehmerischen Erwartungen im Rahmen eines simultanen Entscheidungsbildungsprozesses auf der Grundlage von quantitativem und qualitativem Datenmaterial modelliert werden. In der vorliegenden Arbeit wird die Theorie linearer latenter Kovarianzstrukturmodelle mit gemischtverteilten qualitativen und quantitativen Indikatoren und stetigen normalverteilten latenten Faktoren auf ein empirisches Preis- und Produktionsplanungsmodell mit Lagerhaltung übertragen. Im Vordergrund steht die Frage, welche Bedeutung die Existenz von Lager- und/oder Auftragsbeständen im Rahmen der intertemporalen Entscheidungsbildung besitzt, wenn insbesondere Unsicherheit in den Erwartungen über die künftige kurz- bzw. langfristige Entwicklung der innen- und außenwirtschaftlichen Nachfrage sowie der Kostenfaktoren besteht. Im Rahmen eines komparativ-statistischen und dynamischen latenten Strukturansatzes wird anschließend das Unternehmensverhalten von deutschen und französischen Unternehmen international vergleichend analysiert.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Latente Variable, die beobachtbare Variable beeinflussen, selbst aber nicht direkt beobachtbar sind, entweder weil die beobachtbaren Größen mit Meßfehlern behaftet sind oder weil sie selbst direkt beobachtbaren und meßbaren Variablen nicht direkt entsprechen, wurden lange Zeit in der modernen Ökonometrie nicht beachtet. Besondere Bedeutung kommt der Verwendung von latenten Variablen zu, wenn die unternehmerischen Erwartungen im Rahmen eines simultanen Entscheidungsbildungsprozesses auf der Grundlage von quantitativem und qualitativem Datenmaterial modelliert werden. In der vorliegenden Arbeit wird die Theorie linearer latenter Kovarianzstrukturmodelle mit gemischtverteilten qualitativen und quantitativen Indikatoren und stetigen normalverteilten latenten Faktoren auf ein empirisches Preis- und Produktionsplanungsmodell mit Lagerhaltung übertragen. Im Vordergrund steht die Frage, welche Bedeutung die Existenz von Lager- und/oder Auftragsbeständen im Rahmen der intertemporalen Entscheidungsbildung besitzt, wenn insbesondere Unsicherheit in den Erwartungen über die künftige kurz- bzw. langfristige Entwicklung der innen- und außenwirtschaftlichen Nachfrage sowie der Kostenfaktoren besteht. Im Rahmen eines komparativ-statistischen und dynamischen latenten Strukturansatzes wird anschließend das Unternehmensverhalten von deutschen und französischen Unternehmen international vergleichend analysiert.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Die Arbeit befasst sich mit der Analyse von Methoden, die es ermöglichen, Kausalhypothesen in stochastischen linearen Kausalmodellen statistisch zu überprüfen. Dabei wird sich im wesentlichen auf rekursive Modelle beschränkt. Die Methoden, wie die der Simon-Blalock-Technik oder der Pfadanalyse, werden dargestellt und an den Aussagen, die mit der Regressions- und Korrelationsanalyse in der Kausalforschung möglich sind, gemessen. Es wird gezeigt, wie und unter welchen Bedingungen diese Verfahren auf die Betrachtungsweise der Regressionsanalyse zurückzuführen sind. Die kausalen Interpretationen, die auf der Basis dieser Methoden gefunden werden, werden vom Standpunkt der Statistik und Ökonometrie kritisch gewürdigt.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Zwei Themenkomplexe stehen im Mittelpunkt dieser Arbeit: Nichtrekursive Modelle und lokale Identifizierbarkeit. Bei den nichtrekursiven Modellen geht es um die Frage, ob auch bei Abschwächung der üblichen Annahme eines in der Zeit konstanten Fehlers «Konvergenz» eintritt, wie der «Grenzzustand» mit den Ausgangsbedingungen zusammenhängt, und ob er modellierbar ist. Zur lokalen Identifizierbarkeit können auf der Grundlage einer Diskussion der geometrischen Struktur des Parameterraumes einige globale Aussagen gewonnen werden. An Beispielen wird ausführlich gezeigt, wie inhaltlich sinnvolle Restriktionen im Rahmen von LISREL durch unkonventionelle Modellierung realisiert werden können.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Diese Arbeit entwickelt unter Verwendung linearer und nichtlinearer ökonometrischer Optimierungsverfahren alternative vierteljährliche Frühindikatoren zur kurzfristigen Prognose der ökonomischen Aktivität in der Bundesrepublik Deutschland sowie in der Freien und Hansestadt Hamburg. Sparsam parametrisiert setzen sich die Indikatoren vornehmlich aus Zeitreihen des Verarbeitenden Gewerbes zusammen. Trotz dieser Fokussierung gelingt es, Frühindikatoren zu konstruieren, die den Output-Lücken von Deutschland bzw. Hamburg während der letzten dreißig Jahre verlässlich vorlaufen. Ebenso zuverlässig weisen die im nichtlinearen Modell abgeleiteten Rezessionswahrscheinlichkeiten auf sämtliche konjunkturelle Abschwungphasen seit 1970 hin.
Aktualisiert: 2023-04-15
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Das vorliegende Buch versucht durch eine grundlegende Darstellung der Theorie linearer digitaler Filter, der z-Transformation und der linearen Prädiktion Praktikern und Forschern aus Psychologie, Sprachheilkunde und Kommunikationswissenschaften die Scheu vor Methoden zur Analyse des Sprachsignals zu nehmen und sie damit zur Einbeziehung bislang wenig beachteter paralinguistischer Merkmale der Stimme (Lautstärke, Intonation, Klangfarbe) und Sprechweise (Sprechgeschwindigkeit, Verzögerungspausen) in ihrer Arbeit zu ermutigen. Am Beispiel der Erkennung des emotionalen Ausdrucks in der Stimme werden Möglichkeiten und Grenzen der bislang verwendeten Signalgrößen (Energie, Grundfrequenz, Lautdauer, Stimmspektrum, Formanten), Untersuchungsansätze und Entscheidungsstrategien sowie mögliche Weiterentwicklungen diskutiert. Anwendern kommerzieller PC-gestützter Sprachanalysesysteme kann das Buch zum Verständnis der zugrundeliegenden Signaltheorie verhelfen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Reswitching und Capital Reversing sind die Schlagworte einer der «grossen» Auseinandersetzungen der modernen Wirtschaftstheorie, der sog. Cambridge-Kontroverse. Diese Phänomene haben die neoklassische Sicht des Zusammenhanges zwischen funktioneller Einkommensverteilung und Technikwahl getrübt. In der vorliegenden Arbeit wird indes zu beweisen versucht, dass die von beiden konkurrierenden Lagern akzeptierte Darstellung der Technikwahl nicht korrekt ist. Die Wurzel der falschen Ermittlung der gewinnmaximalen Technik liegt in der zwar üblichen, aber irreführenden Gleichsetzung von Profit und Profitrate als Steuerinstanz der Verfahrenswahl. In den hier vorgelegten kapitaltheoretischen Modellen linearer Einzelproduktion erweist sich vielmehr jene Technik als gewinnmaximal, die die Arbeitswerte der einzelnen Waren minimiert. Die Wahl der Technik ist mithin unabhängig von dem Lohnsatz bzw. der Profitrate, statt dessen kann eine eindeutige Rangfolge der Verfahren angegeben werden.
Aktualisiert: 2019-12-19
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