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http://hdl.handle.net/10419/22181
  

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dc.contributor.authorHärdle, Wolfgang Karlen_US
dc.contributor.authorChen, Yingen_US
dc.contributor.authorSchulz, Raineren_US
dc.date.accessioned2009-01-29T14:54:10Z-
dc.date.available2009-01-29T14:54:10Z-
dc.date.issued2004en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/22181-
dc.description.abstractStatistische Prognosen basieren auf der Annahme, dass ein funktionaler Zusammenhang zwischen der zu prognostizierenden Variable y und anderen dimensionalen beobachtbaren Variablen x=(x1,...,xj)t – Rj besteht. Kann der funktionale Zusammenhang geschätzt werden, so kann im Prinzip für jedes x der zugehörige y Wert prognostiziert werden. Bei den meisten Anwendungen wird angenommen, dass der funktionale Zusammenhang einem niedrigdimensionalen parametrischen Modell entspricht oder durch dieses zumindest gut wiedergegeben wird. Ein Beispiel im bivariaten Fall ist das lineare Modell y=b(0)+b(1)x. Sind die beiden unbekannten Parameter b(0) und b(1) mit Hilfe historischer Daten geschätzt, so lässt sich für jedes gegebene x sofort der zugehörige y Wert prognostizieren. Allerdings besteht hierbei die Gefahr, dass der wirkliche funktionale Zusammenhang nicht dem gewählten Modell entspricht. Dies kann in Folge zu schlechten Prognosen führen.en_US
dc.language.isogeren_US
dc.relation.ispartofseriesPapers / Humboldt-Universität Berlin, Center for Applied Statistics and Economics (CASE) 2004,07en_US
dc.subject.ddc330en_US
dc.titlePrognose mit nichtparametrischen Verfahrenen_US
dc.typeWorking Paperen_US
dc.identifier.ppn495279005en_US
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungen-
dc.identifier.repecRePEc:zbw:caseps:200407-
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