Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/49966 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2002
Schriftenreihe/Nr.: 
Arbeitspapier No. 23
Verlag: 
Johannes-Gutenberg-Universität Mainz, Institut für Statistik und Ökonometrie, Mainz
Zusammenfassung: 
Die Arbeit umfaßt die Darstellung und Anwendung von Regressionsmodellen für Zähldaten, deren abhängige Variable nur nichtnegative ganzzahlige Werte annehmen kann. Die Spezifikationen des Poisson- und des NegBin 2-Modells mit den zugehörigen Schätzverfahren und Beurteilungskriterien werden für den Querschnittsdaten-Bereich vorgestellt. Als Entscheidungshilfe für das eine oder andere Modell werden Tests der Daten auf Overdispersion herangezogen. Im empirischen Tell der Arbeit bestätigt sich der m der Literatur dargestellte stark positive Zusammenhang zwischen den Patentanmeldungen und den FuE-Beschäftigten bzw. den FuE-Ausgaben. Dabei wird angesichts zu großer Streuung der Daten das NegBin 2-Modell dem Poisson-Modell vorgezogen.
Zusammenfassung (übersetzt): 
This paper deals with the description and application of regression models for count data where the dependent variable takes only nonnegative integer values. The specification of the Poisson- and the NegBin 2-Model with their estimation procedures and goodness-of-fit- statistics are presented for cross-section data. To co me to a decision between the two models tests for overdispersed data are used. The strong positive relationship between patent applications and the R&D personnel respectively R&D expenditures which is presented in the literature could be confirmed with this application. Because of overdispersion in the data the NegBin2-Model can be preferred to the Poisson-Model.
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
266.84 kB





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.