Die vorliegende Arbeit untersucht die Anwendungsmöglichkeit stetig/diskreter Zustandsraummodelle auf ökonomische Fragestellungen. Zustandsraummodelle erfreuen sich in den Ingenieurwissenschaften breiter Anwendung, da ihre Konzeption ein Maximum an Flexibilität gewährleistet.Insbesondere sind solche Modelle im wirtschaftswissenschaftlichen Kontext besonders attraktiv, da sie die Möglichkeit bieten eine Synthese zwischen zeitkontinuierlichen Systemgleichungen und zeitdiskreten Beobachtungen herzustellen. Auf die Vorteile zeitstetiger Formulierung ökonomischer Modelle wurde bereits vor geraumer Zeit von namhaften Wirtschaftswissenschaftlern wie Koopmans, Bergstrom u.a. hingewiesen. Die Problematik solcher Modelle hinsichtlich der Zustands- und Parameterschätzung war jedoch bislang so brisant, dass der Mainstream der ökonomischen Forschung sich auf Zeitreihenmodelle konzentrierte.Diese Einschränkung ist jedoch nicht länger notwendig, da die Behandlung dynamischer Wirtschaftsmodelle im Rahmen einer Zustandsraumformulierung die bekannten Probleme beseitigt. Systemzustände und Parameter können mit Hilfe von Kaiman-Filter und damit verbundenen leistungsfähigen Maximum-Likelihood Verfahren geschätzt werden. Die theoretische Fundierung dieser Verfahren besitzt eine solide Basis im Rahmen der Wahrscheinlichkeitstheorie und ist Gegenstand aktueller Forschung auf den Gebieten der Mathematik und den Ingenieurwissenschaften. Darüber hinaus besitzen die vorgestellten Konzepte Vorteile gegenüber den traditionellen Verfahren hinsichtlich unbalancierten Messzeitreihen, fehlenden Beobachtungswerten, nichtlinearen Zusammenhängen und etwaigen Diskretisierungsartefakten.