Ökonometrische Modelle für fraktionale Antwortvariablen bei Vorliegen von Stichprobenselektivität und multiplen abhängigen Variablen

• Antragsteller: Professor Dr. Jörg Schwiebert
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 328106833

Fraktionale Antwortvariablen sind Variablen, die Werte zwischen null und eins annehmen. Ein Beispiel für eine fraktionale Antwortvariable ist der Exportanteil am Umsatz. Allerdings werden hier nicht nur Anteile als fraktionale Antwortvariablen betrachtet, sondern alle Variablen, die per Definition zwischen null und eins liegen, z.B. die subjektive Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ereignis (wie der Verlust des Jobs) eintritt. Fraktionale Antwortvariablen sind relativ häufig als abhängige Variablen in der angewandten Wirtschaftsforschung anzutreffen. Zur ökonometrischen Analyse solcher Variablen wurden fraktionale Logit- und Probit-Modelle entwickelt und angewandt. Dieses Projekt verfolgt insgesamt vier Ziele. Erstens soll ein Stichprobenselektionsmodell für fraktionale Antwortvariablen entwickelt werden. Nicht-zufällige Stichprobenselektivität tritt häufig in der empirischen Forschung auf und führt zu verzerrten und inkonsistenten Schätzungen der relevanten Parameter, wenn die Stichprobenselektivität nicht geeignet berücksichtigt wird. Da ein Stichprobenselektionsmodell für fraktionale Antwortvariablen bisher noch nicht entwickelt worden ist, soll diese Forschungslücke mit Hilfe dieses Projekts gefüllt werden. Das zweite Ziel ist es, das Stichprobenselektionsmodell auf relevante ökonomische Fragestellungen anzuwenden, um den Nutzen dieses Modells für die empirische Praxis aufzuzeigen. Das dritte Ziel besteht darin, ein multivariates fraktionales Antwortmodell zu entwickeln. Die meisten Modelle mit fraktionalen Antwortvariablen sind univariate Modelle in dem Sinn, dass sie nur eine einzelne fraktionale Antwortvariable betrachten. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese univariaten Modelle auf multivariate Situationen zu erweitern, also multiple fraktionale Antwortvariablen zu betrachten. Der hauptsächliche Grund für die Nutzung multivariater Modelle ist, dass Effizienzgewinne durch einen gemeinsamen Modellierungsansatz erzielt werden können, d.h. die geschätzten Standardfehler können durch die Nutzung eines multivariaten Schätzansatzes reduziert werden. Das vierte und letzte Ziel ist es, das multivariate fraktionale Antwortmodell auf relevante ökonomische Fragestellungen anzuwenden, erneut um den Nutzen dieses Modells für die empirische Praxis aufzuzeigen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen