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Identifikation
bei der Schätzung der Struktur eines ökonometrischen Modells (Ökonometrie) wird i. d. R. davon ausgegangen, daß eine wahre Struktur des Modells existiert. Es ist jedoch möglich, daß es mehrere Strukturen gibt, die mit sämtlichen Annahmen des Modells vereinbar und empirisch, d. h. mit Hilfe der zur Verfügung stehenden Beobachtungsdaten, nicht zu unterscheiden sind. Solche Strukturen heißen "beobachtungsäquivalent". Alle diese Strukturen besitzen die gleiche reduzierte Form, und es ist in diesem Falle nicht möglich, aus den Beobachtungsdaten eindeutig auf die unbekannten Strukturparameter zu schließen. Die Strukturparameter sind nicht identifizierbar. Dieses Identifikationsproblem ist nicht nur ein Problem der Beobachtungsdaten, sondern v. a. ein Problem der dem Modell zugrundeliegenden ökonomischen Theorie. Diese Theorie muß genügend Restriktionen liefern, um eine Modellstruktur identifizierbar zu machen. Solche Restriktionen sind z. B. Ausschlußkriterien, d. h. Angaben, ob eine bestimmte Variable in einer Modellgleichung als erklärende Variable auftritt oder nicht. Diese Kriterien sind wegen ihres ad-hoc-Charakters gelegentlich umstritten, und teilweise wird die Lösung des Identifikationsproblems überhaupt in Frage gestellt. Andererseits ist eine Identifikation Voraussetzung für die Ableitung der stochastischen Eigenschaften der ökonometrischen Schätz- und Testfunktionen. Zu unterscheiden sind genau identifizierte, überidentifizierte und unteridentifizierte Gleichungen. Genau identifizierte und überidentifizierte Verhaltensgleichungen sind schätzbar, für unteridentifizierte Gleichungen existieren keine Schätzfunktionen mit wünschenswerten stochastischen Eigenschaften. Die Identifikationskriterien sind für lineare Modelle relativ einfach. Ein hinreichendes Kriterium ist das sog. Rangkriterium, das in der Regel aber erst nach einer Strukturschätzung überprüft werden kann. Die Praxis beschränkt sich daher meist auf ein notwendiges Kriterium, das Abzählkriterium. Danach ist eine Verhaltensgleichung identifizierbar, wenn die Anzahl der in dieser Gleichung als erklärende Variablen auftretenden gemeinsam abhängigen Variablen und vorherbestimmten Variablen nicht größer ist als die Anzahl der vorherbestimmten Variablen im Modell insgesamt. Ein einfaches Beispiel für eine nicht identifizierbare Modellstruktur ist ein Modell für einen geräumten Markt, bei dem in der Angebotsfunktion die Menge nur vom Preis und in der Nachfragefunktion der Preis nur von der Menge abhängt.
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