Neben vielen Cartoons und Zeichnungen finden sich im Buch natürlich auch Übungsaufgaben mit Lösungen. Leser des gedruckten Buchs erhalten darüber hinaus kostenlosen Zugriff auf mehr als 60 Flashcards zum Buch, mit denen sie ihr Wissen in der Springer-Nature-Flashcards-App testen und ihren eigenen Leistungsstand ermitteln können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Neben vielen Cartoons und Zeichnungen finden sich im Buch natürlich auch Übungsaufgaben mit Lösungen. Leser des gedruckten Buchs erhalten darüber hinaus kostenlosen Zugriff auf mehr als 60 Flashcards zum Buch, mit denen sie ihr Wissen in der Springer-Nature-Flashcards-App testen und ihren eigenen Leistungsstand ermitteln können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-03
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Das Buch bietet eine Einführung in die empirische Überprüfung mehrdimensionaler kausaler Erklärungen, ihre Abbildung als Kausalmodelle und die notwendigen Schritte zu ihrer Formalisierung. Dabei wird immer von leicht verständlichen inhaltlichen Fragestellungen ausgegangen, an denen auch aufgezeigt wird, welche Probleme auftreten, wenn Einflußgrößen untereinander durch gemeinsame Faktoren verbunden sind. Aus der propädeutischen Darstellung von einfacher und multipler Korrelation und Regression sowie der partiellen Korrelation wird in anschaulicher Weise die partielle Pfadanalyse hergeleitet, eine mögliche Lösung bei Multikollinearität von Einflußgrößen. Alle gängigen analytischen Modelle zur Parameterschätzung von rekursiven und nichtrekursiven bzw. interdependenten Systemen werden erläutert: SIMON-BLALOCK-Technik, partielle und klassische Pfadanalyse sowie die zweistufige Kleinste-Quadrate-Schätzung. Das Buch wendet sich einerseits an Studierende der Fachgebiete Geographie, Ökonomie und Soziologie, in denen konkrete Forschungsfragen zur Analyse komplexer Wirkungsgefüge behandelt werden. Andererseits ist es für den Leserkreis gedacht, der die analytischen Modelle anwenden möchte. Sie werden nämlich nicht nur erläutert, sondern sind in Form eines FORTRAN Programms für die praktische Anwendung erschlossen. Hierin kommt einmal mehr das Bemühen des Autors zum Ausdruck, die mathmatischen Vorkenntnisse und Anforderungen so gering wie möglich zu halten.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch bietet eine Einführung in die empirische Überprüfung mehrdimensionaler kausaler Erklärungen, ihre Abbildung als Kausalmodelle und die notwendigen Schritte zu ihrer Formalisierung. Dabei wird immer von leicht verständlichen inhaltlichen Fragestellungen ausgegangen, an denen auch aufgezeigt wird, welche Probleme auftreten, wenn Einflußgrößen untereinander durch gemeinsame Faktoren verbunden sind. Aus der propädeutischen Darstellung von einfacher und multipler Korrelation und Regression sowie der partiellen Korrelation wird in anschaulicher Weise die partielle Pfadanalyse hergeleitet, eine mögliche Lösung bei Multikollinearität von Einflußgrößen. Alle gängigen analytischen Modelle zur Parameterschätzung von rekursiven und nichtrekursiven bzw. interdependenten Systemen werden erläutert: SIMON-BLALOCK-Technik, partielle und klassische Pfadanalyse sowie die zweistufige Kleinste-Quadrate-Schätzung. Das Buch wendet sich einerseits an Studierende der Fachgebiete Geographie, Ökonomie und Soziologie, in denen konkrete Forschungsfragen zur Analyse komplexer Wirkungsgefüge behandelt werden. Andererseits ist es für den Leserkreis gedacht, der die analytischen Modelle anwenden möchte. Sie werden nämlich nicht nur erläutert, sondern sind in Form eines FORTRAN Programms für die praktische Anwendung erschlossen. Hierin kommt einmal mehr das Bemühen des Autors zum Ausdruck, die mathmatischen Vorkenntnisse und Anforderungen so gering wie möglich zu halten.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch bietet eine Einführung in die empirische Überprüfung mehrdimensionaler kausaler Erklärungen, ihre Abbildung als Kausalmodelle und die notwendigen Schritte zu ihrer Formalisierung. Dabei wird immer von leicht verständlichen inhaltlichen Fragestellungen ausgegangen, an denen auch aufgezeigt wird, welche Probleme auftreten, wenn Einflußgrößen untereinander durch gemeinsame Faktoren verbunden sind. Aus der propädeutischen Darstellung von einfacher und multipler Korrelation und Regression sowie der partiellen Korrelation wird in anschaulicher Weise die partielle Pfadanalyse hergeleitet, eine mögliche Lösung bei Multikollinearität von Einflußgrößen. Alle gängigen analytischen Modelle zur Parameterschätzung von rekursiven und nichtrekursiven bzw. interdependenten Systemen werden erläutert: SIMON-BLALOCK-Technik, partielle und klassische Pfadanalyse sowie die zweistufige Kleinste-Quadrate-Schätzung. Das Buch wendet sich einerseits an Studierende der Fachgebiete Geographie, Ökonomie und Soziologie, in denen konkrete Forschungsfragen zur Analyse komplexer Wirkungsgefüge behandelt werden. Andererseits ist es für den Leserkreis gedacht, der die analytischen Modelle anwenden möchte. Sie werden nämlich nicht nur erläutert, sondern sind in Form eines FORTRAN Programms für die praktische Anwendung erschlossen. Hierin kommt einmal mehr das Bemühen des Autors zum Ausdruck, die mathmatischen Vorkenntnisse und Anforderungen so gering wie möglich zu halten.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die jeweils verwendete Darstellungsform entspricht der Vielschichtigkeit des Anspruchs: Zahlenbeispiele stehen neben bewiesenen Sätzen, Abbildungen und Tabellen unterstützen die Erklärungen. Die typischerweise englischen Fachbegriffe werden ergänzend aufgeführt, so dass der Leser sich in der gängigen Notation gut zurechtfinden kann.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-03
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Werk vermittelt eine ausführliche und vertiefte Einführung in das Gebiet der Identifikation dynamischer Systeme. Verschiedene Verfahren werden dazu vorgestellt. Ziel bei allen Verfahren ist es, anhand von gemessenen Ein- und Ausgangssignalen eines technischen oder auch nichttechnischen Systems ein mathematisches Modell dieses Systems zu ermitteln, welches das tatsächliche Verhalten möglichst gut beschreibt. Dabei werden Identifikationsverfahren sowohl für lineare und nichtlineare Eingrößen- als auch Mehrgrößensysteme behandelt. Als Ergebnis erhält man gewöhnlich ein zeitdiskretes Systemmodell. In vielen Fällen ist es jedoch vorteilhafter, die Parameter zeitkontinuierlicher Systemmodelle zu bestimmen, da diese eine direkte Aussagen über physikalische Eigenschaften des untersuchten Systems ermöglichen. Zahlreiche Beispiele und Anhänge gestatten dem interessierten Leser auch das Selbststudium.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Werk vermittelt eine ausführliche und vertiefte Einführung in das Gebiet der Identifikation dynamischer Systeme. Verschiedene Verfahren werden dazu vorgestellt. Ziel bei allen Verfahren ist es, anhand von gemessenen Ein- und Ausgangssignalen eines technischen oder auch nichttechnischen Systems ein mathematisches Modell dieses Systems zu ermitteln, welches das tatsächliche Verhalten möglichst gut beschreibt. Dabei werden Identifikationsverfahren sowohl für lineare und nichtlineare Eingrößen- als auch Mehrgrößensysteme behandelt. Als Ergebnis erhält man gewöhnlich ein zeitdiskretes Systemmodell. In vielen Fällen ist es jedoch vorteilhafter, die Parameter zeitkontinuierlicher Systemmodelle zu bestimmen, da diese eine direkte Aussagen über physikalische Eigenschaften des untersuchten Systems ermöglichen. Zahlreiche Beispiele und Anhänge gestatten dem interessierten Leser auch das Selbststudium.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses gut eingeführte Lehrbuch liegt inzwischen in der 9. Auflage vor. Behandelt werden die Grundbegriffe der Statistik, speziell elementare Stichprobentheorie, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Testtheorie, Regression und Korrelation sowie die Varianzanalyse. Das Ziel des Autors ist es, die einzelnen Verfahren nicht nur zu beschreiben, sondern auch zu begründen, warum sie benutzt werden dürfen. Dabei wird die entsprechende Theorie elementar und möglichst anschaulich beschrieben. Manchmal wird auf ein Ergebnis aus der "Elementaren Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung" des Autors verwiesen. Die Begriffsbildung und die entsprechende Motivation werden zu Beginn eines Abschnitts in anschaulichen Beispielen vorgenommen. Weitere Beispiele und durchgerechnete Übungsaufgaben sollen zum besseren Verständnis beitragen, welches man in den enthaltenen Aufgaben mit Lösungen direkt anwenden kann. Für die 9. Auflage hat der Autor zusätzlich eine Übersicht über die wichtigsten Formeln erarbeitet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Freiburger Modell ist ein makroökonometrisches Simulations- und Prognosemodell für die Wirtschaft der Bundesrepublik Deutschland. Es zeichnet sich durch einen langen Schätzzeitraum (1964 - 1987), einen angebotsorientierten theoretischen Aufbau und interessante methodische Neuheiten aus. Hierzu gehören die Schätzung zeitvariabler Parameter, eine getrennte Schätzung von Strukturparametern und Saisonfiguren sowie die Verwendung von Fehlerkorrekturmodellen. Das Buch enthält eine Darstellung der theoretischen Grundlagen des Modellaufbaus und der einzelnen Gleichungsspezifikationen. Die verwendeten Schätzverfahren werden in einem eigenen Kapitel dargestellt. Von weiterem Interesse sind die Ergebnisse zweier Simulationsstudien, die mit dem Freiburger Modell durchgeführt wurden. Die eine Studie untersucht die Auswirkungen einer Verkürzung der wöchentlichen Arbeitszeit, sowohl mit als auch ohne Lohnausgleich. Die zweite Studie befaßt sich mit den Auswirkungen der Steuerreform, die im Jahr 1990 abgeschlossen wird. Beides sind hochaktuelle politische Fragestellungen, zu denen das Freiburger Modell sowohl von den Ergebnissen als auch von der Betrachtungsweise her neue Beiträge und Einsichten bietet. Das Buch wendet sich an wirtschaftstheoretisch, wirtschaftspolitisch und ökonometrisch interessierte Leser sowie an Studenten.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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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: 2023-07-02
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