Angesichts der Vielfältigkeit des deutschen Bildungssystems erscheint es fraglich, die Entwicklung der Lohnstruktur lediglich anhand durchschnittlicher, meist semiparametrisch geschätzter Bildungsrenditen zu beurteilen. Die Arbeit konzentriert sich daher im theoretischen Teil auf die systematische Darstellung und Diskussion neuerer nichtparametrischer Verfahren zur Schätzung von Bildungsrenditen. Anhand von Daten des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) für den Zeitraum 1984-2000 werden im empirischen Teil die Ergebnisse traditioneller und ausgewählter Verfahren neueren Verfahren kritisch gegenübergestellt. Es zeigt sich, dass nichtparametrisch geschätzte Bildungsrenditen wertvolle Zusatzinformationen liefern und somit ein differenzierteres Bild der Entwicklung der Lohnstruktur ermöglichen.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Grundlage von traditionellen Bewertungsmodellen für derivative Wertpapiere sind explizite Annahmen über das stochastische Verhalten der bewertungsrelevanten Einflußfaktoren. Die Auswahl der verwendeten stochastischen Prozesse steht dabei immer im Spannungsfeld zwischen Handhabbarkeit und Realitätsnähe. Empirische Studien zeigen, daß das stochastische Verhalten der bewertungsrelevanten Einflußfaktoren dabei oft nur unzureichend erfaßt wird, was bei Anwendung dieser Modelle zu Fehlern führt. Dies kann gravierende Folgen haben, da solche Modelle das Kernstück eines jeden Systems zur Analyse, Steuerung und Überwachung von Risiken derivativer Wertpapiere bilden. Eine neue Möglichkeit, die aufgezeigten Probleme zu umgehen, bieten . In der Arbeit werden solche Verfahren dargestellt und zum ersten Mal am deutschen Kapitalmarkt anhand von DAX-Optionen umfangreichen empirischen Tests unterzogen. Die Arbeit ist die bisher umfangreichste empirische Studie zu nichtparametrischen Bewertungsansätzen. Erstmalig werden dabei solche impliziten Bewertungsmodelle zur detaillierten Untersuchung von empirischen Bewertungszusammenhängen verwendet.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Angesichts der Vielfältigkeit des deutschen Bildungssystems erscheint es fraglich, die Entwicklung der Lohnstruktur lediglich anhand durchschnittlicher, meist semiparametrisch geschätzter Bildungsrenditen zu beurteilen. Die Arbeit konzentriert sich daher im theoretischen Teil auf die systematische Darstellung und Diskussion neuerer nichtparametrischer Verfahren zur Schätzung von Bildungsrenditen. Anhand von Daten des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) für den Zeitraum 1984-2000 werden im empirischen Teil die Ergebnisse traditioneller und ausgewählter Verfahren neueren Verfahren kritisch gegenübergestellt. Es zeigt sich, dass nichtparametrisch geschätzte Bildungsrenditen wertvolle Zusatzinformationen liefern und somit ein differenzierteres Bild der Entwicklung der Lohnstruktur ermöglichen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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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.
Aktualisiert: 2019-12-19
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