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Ökonometrie: Weleche Schätzmethode?
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 09:59 Sa 07.10.2006
Autor: rudd

Hallo,

Ich versuche mit Hilfe ökonometrischer Modelle eine Prozentzahl als Abhängige zu schätzen. Wenn ich nun eine lineare Regression durchführe (wobei ich einen nicht-linearen Zusammenhang unterstelle), erhalte ich Schätzer, welche beim Einsetzen schnell negative Schätzwerte liefern. Nehme ich den "Ln" der Abhängigen bleibt das Problem bestehen.

die Gleichung würde lauten: y = ax + [mm] bx^2 [/mm] + c, wobei y eine Prozentzahl ist bzw.

                                            ln(y) = ax + [mm] bx^2 [/mm] + c

Weiss jemand, welches das geeignete Schätzverfahren wäre, welches mir beim Einsetzen von x Schätzwerte (y-dach)  liefert, die immer zwischen 0 und 1 liegen?

Ich hoffe meine Frage ist Nachvollziehbar...

Vielen Dank an alle die sich Zeit nehmen.


Gruss
patrick


# Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
Bezug
Ökonometrie: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 11:53 Sa 07.10.2006
Autor: BAGZZlash

Für Dein Problem gibt's ein Patentrezept: []Logit- und Probit-Modelle.
Bezug
                
Bezug
Ökonometrie: Frage (überfällig)
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 14:05 Sa 07.10.2006
Autor: rudd

Danke für Deine Antwort. Nur habe ich leider das Problem, dass meine ursrüngliche Variable y  nicht binär ist, sondern eben bereits eine Prozentzahl, alle Ausprägungen zwischen 0.5% und 6% (Schwarzfahrerquoten von ÖV-Betrieben). Aus diesem Grunde glaube ich nicht, dass Probit oder Logit geeignete Schätzmethoden darstellen.

Gruss Patrick


Bezug
                        
Bezug
Ökonometrie: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 17:40 Sa 07.10.2006
Autor: luis52

Ich meine, du hast BAGZZlashs Vorschlag missverstanden. Mit diesen Ansaetzen werden
Wahrscheinlichkeiten modelliert, was ziemlich genau deiner Fragestellung entspricht.
Konkret: Bezeichnet  $ [mm] (Z_i=1) [/mm] $ das Ereignis, dass Kunde $ i $ ein Schwarzfahrer ist.
Dann bezeichnet $ [mm] P(Z_i=1) [/mm] $ die Wahrscheinlichkeit dieses Ereignisses. Logit- und Probit-Modelle
dienen der Beschreibung dieser Wahrscheinlichkeit durch den Ansatz


$ [mm] P(Z_i=1) [/mm] = [mm] F(\beta_1x_{i1}+...+\beta_px_{ip})$. [/mm]


Dabei sind die Zahlen [mm] $x_{i1},...,x_{ip}$ [/mm]
Eigenschaften des Kunden $ i $ wie Einkuenfte, Bildung, Geschlecht...


hth



Bezug
                        
Bezug
Ökonometrie: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 14:20 Mo 09.10.2006
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
                                
Bezug
Ökonometrie: Frage (überfällig)
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 08:51 Di 10.10.2006
Autor: rudd

Möglich, dass ich schwer von Begriff bin, doch mein Problem ist wie folgt:

Ich habe einerseits die Schwarzfahrerquoten von diversen ÖV-Betrieben. Andernseits habe ich deren Kontrollgrad (Anzahl kontrollierte Passagiere/Jahr geteilt durch Anzahl beförderte Passagiere/Jahr) . Nun möchte ich ein Modell schätzen, welches mir die Einflussstärke des Kontrollgrades auf die SF-Quote misst und bei höher Modellgüte die erwartete Schwarzfahrerquote in Abhängigkeit des Kontrollgrades und des Kontrollgrades im Quadrat vorherzusagen erlaubt.

Ich habe KEINE Attribute von Fahrgästen die entweder schwarz fahren oder nicht, was natürlich ein Probit oder Logit anwendbar machen würde.


Bezug
                                        
Bezug
Ökonometrie: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 09:20 Sa 14.10.2006
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
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