Anderson-Hsiao-Schätzer für dynamische Paneldatenmodelle Definition
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2 € / 월 구독 Der Anderson-Hsiao-Schätzer für dynamische Paneldatenmodelle ist ein statistisches Verfahren, das in der ökonomischen Forschung eingesetzt wird, um den Effekt von Veränderungen über die Zeit in Paneldatenmodellen zu erfassen.
Es wurde von James M. Anderson, Cheng Hsiao und Philip Schätzer entwickelt und ist besonders nützlich, wenn die beobachtete Variable in Abhängigkeit von vergangenen Werten der Variable steht und diese dynamische Beziehung berücksichtigt werden muss. Paneldatenmodelle werden verwendet, um Daten zu untersuchen, die über mehrere Zeitperioden und Individualbeobachtungen hinweg erhoben wurden. Im Gegensatz zu Querschnittsdaten (die verschiedene Einheiten zu einem bestimmten Zeitpunkt erfassen) und Zeitreihendaten (die eine Einheit über verschiedene Zeitperioden hinweg erfassen), ermöglichen Paneldatenmodelle die Analyse sowohl von zeitlichen als auch von individuellen Effekten. Der Anderson-Hsiao-Schätzer basiert auf der Generalized Method of Moments (GMM) und verwendet Instrumentalvariablen, um endogene Probleme in den Paneldatenmodellen zu behandeln. Endogenität tritt auf, wenn eine unabhängige Variable mit anderen Variablen im Modell korreliert ist, was zu Verzerrungen der Schätzergebnisse führen kann. Die Verwendung von Instrumentalvariablen ermöglicht es, diese endogene Beziehung zu berücksichtigen und konsistente Schätzergebnisse zu liefern. Das Verfahren berücksichtigt auch die spezifischen Eigenschaften von Paneldaten, wie zum Beispiel serielle Korrelation (Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen) und Heteroskedastizität (Varianzveränderungen der beobachteten Variable über die Zeit). Durch die Berücksichtigung dieser Eigenschaften können die Schätzergebnisse präziser und effizienter sein und zu besseren Schlussfolgerungen führen. Der Anderson-Hsiao-Schätzer für dynamische Paneldatenmodelle ist ein leistungsstarkes Werkzeug in der Wissenschaft und Praxis der Kapitalmärkte. Durch seine Anwendung können Forscher und Investoren ein besseres Verständnis für die Dynamik von Finanzmärkten gewinnen und informierte Entscheidungen treffen. Die Veröffentlichung eines umfassenden Glossars wie diesem auf Eulerpool.com wird dazu beitragen, das Wissen und die Expertise in diesem Bereich weiter zu fördern und eine wertvolle Ressource für Investoren zu schaffen.Emissionssteuer
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