autoregressive Schätzverfahren
- autoregressive Schätzverfahren
Sind die Störvariablen (⇡ Störgröße) in linearen ⇡ Einzelgleichungsmodellen nicht mehr unkorrelierte, identisch verteilte ⇡ Zufallsvariablen, sondern Realisationen eines bekannten, stationären autoregressiven stochastischen Prozesses (⇡ AR(p)-Prozess), dann müssen die unbekannten Koeffizienten des Modells mit der ⇡ verallgemeinerten Methode der kleinsten Quadrate geschätzt werden. Werden die Störvariablen durch einen autoregressiven Prozess erster Ordnung (⇡ AR(p)-Prozess) erzeugt und ist der zugehörige Autokorrelationskoeffizient bekannt, lässt sich das Ausgangsmodell mit den autokorrelierten Störvariablen so transformieren, dass aus der Anwendung der ⇡ gewöhnlichen Methode der kleinsten Quadrate auf das transformierte Modell die verallgemeinerten Kleinst-Quadrate-Schätzfunktionen für das ursprüngliche Modell resultieren.
- Das Problem bei dem praktischen Einsatz eines solchen a.Sch. besteht darin, dass nicht nur der Typ des autoregressiven Prozesses bekannt sein muss, sondern auch dessen Parameter unverzerrt geschätzt werden sollten. Die bekannten Schätzverfahren für die Autokorrelationskoeffizienten ergeben jedoch nur verzerrte Schätzfunktionen. Lösung des Problems von verzerrten Schätzungen bei autoregressiven Schätzverfahren: ⇡ Cochrane-Orcutt-Schätzer.
Lexikon der Economics.
2013.
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