Bootstrappen ökonometrischer Mehrgleichungsmodelle: Die rückwärtige Berechnung von Prognoseintervallen

1 Einleitung.- 2 Das lineare ökonometrische Mehrgleichungsmodell.- 2.1 Die ökonomische Bedeutung ökonometrischer Modelle.- 2.2 Darstellungsformen und Schreibweisen.- 2.3 Die Modellvoraussetzungen.- 2.4 Das TSLS- und das FP-Schätzverfahren.- 3 Das Rückwärtige-Bootstrap-Prognose-Verfahren.- 3.1 Die Zielsetzung des RBP-Verfahrens.- 3.2 Die zugrundeliegende Idee und die damit verbundene Problematik.- 3.3 Die Vorgehensweise.- 3.4 Erläuterung zur Programmierung.- 4 Die asymptotische Gültigkeit des RBP-Verfahrens.- 4.1 Die Konsistenz der Bootstrap-Schätzungen.- 4.2 Die Verteilungskonvergenz der Bootstrap-Zukunftswerte.- 4.3 Der Beweisschluß.- 5 Simulationsstudien.- 5.1 Die Vorgehensweise.- 5.2 Die Simulationsergebnisse.- 5.3 Zusammenfassende Bewertung der Simulationsergebnisse.- 6 Der Vergleich mit bekannten Verfahren.- 6.1 Vorbemerkungen.- 6.2 Der Vergleich mit dem Prognoseverfahren von Box-Jenkins.- 6.3 Der Vergleich mit dem Prognoseverfahren von Lütkepohl.- 6.4 Zusammenfassende Beurteilung der Simulationsergebnisse.- 7 Ökonomische Anwendungsbeispiele.- 7.1 Ein Viergleichungsmodell.- 7.2 Das Modell von Klein (1950).- 7.3 Das RWI-Ruhrgebietsmodell.- 8 Abschließende Bemerkungen.- A Grundlegende mathematische Begriffe und Aussagen.- B Der Kaimanfilter.- B.1 Die Theorie des Kaimanfilters.- B.2 Die Vektoren und Matrizen zum diskreten rückwärtigen Kaimanfilter-Algorithmus.- B.3 Ein Vergleich der Kaimanfilter — Methode mit der direkten Methode zur Berechnung einer Bootstrap-Kopie am Beispiel.- C Daten zu den Anwendungsbeispielen.- C.1 Daten des Viergleichungsmodells.- C.2 Daten des Modells von Klein (1950).- C.3 Daten des RWI-Ruhrgebietsmodells.