Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: http://hdl.handle.net/10419/45337
Autoren: 
Behl, Peter
Dette, Holger
Frondel, Manuel
Tauchmann, Harald
Datum: 
2011
Reihe/Nr.: 
Ruhr Economic Papers 250
Zusammenfassung: 
In contrast to conventional measures, the Focused Information Criterion (FIC) allows the purpose-specific selection of models, thereby reflecting the idea that one kind of model might be appropriate for inferences on a parameter of interest, but not for another. Ever since its invention, the FIC has been increasingly applied in the realm of statistics, but this concept appears to be virtually unknown in the economic literature. Using a straightforward analytical example, this paper provides for a didactic illustration of the FIC and shows its usefulness in economic applications.
Zusammenfassung (übersetzt): 
Im Gegensatz zu herkömmlichen Informationsmaßen erlaubt das relativ neue so genannte Focused Information Criterion (FIC) die zweckgerichtete Auswahl von Modellen. Hinter diesem Konzept steht die Idee, dass ein Modell höchst angemessen sein kann, um einen bestimmten Parameter des Interesses zu schätzen, jedoch unangemessen zur Schätzung eines anderen Parameters. Seit seiner Einführung wurde das FIC zunehmend im Bereich der Statistik angewandt, wohingegen es in der ökonomischen Literatur praktisch unbekannt ist. Anhand eines einfachen Beispiels liefert dieser Artikel eine didaktische Illustration des FIC und zeigt seine Nützlichkeit für ökonomische Anwendungen.
Schlagwörter: 
AKAIKE Information Criterion
SCHWARZ Information Criterion
Translog Cost Function
JEL: 
C3
D2
ISBN: 
978-3-86788-292-7
Dokumentart: 
Working Paper

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Größe
213.61 kB





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