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dc.contributor.advisorKrämer, Walterde
dc.contributor.authorZeileis, Achimde
dc.date.accessioned2004-12-06T12:58:39Z-
dc.date.available2004-12-06T12:58:39Z-
dc.date.created2003-11-14de
dc.date.issued2003-11-24de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/2781-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-14925-
dc.description.abstractAn approach to testing for structural change in parametric models with a special emphasis on (generalized) linear regression models is introduced: First, a generalized framework for testing for parameter instability based on the partial sums of M-estimation equations is presented which allows for testing the stability of parameter coefficients derived from various estimation techniques like ordinary least squares, maximum likelihood and M-estimation. The core idea of the procedure is to capture the fluctuation in the estimating equations and visualize these and asses their significance. Second, these generalized M-fluctuation tests and virtually all other standard tests for structural change in linear regression models are implemented in a unified framework in the R package strucchange reflecting the common features of the testing procedures. Third, the usefulness of the proposed procedures as well as a methodology for recovering the breakpoints of a multiple structural change model are illustrated using several 'real world' data sets.en
dc.description.abstractDiese Arbeit stellt eine Methode zum Testen auf Strukturbruch bzw. Strukturveränderung in parametrischen Modellen vor unter besonderer Berücksichtigung von (verallgemeinerten) linearen Regresionsmodellen: Als erstes wird eine allgemeine Methode zur Konstruktion von Tests auf Parameterinstabilität vorgestellt, die auf Partialsummenprozessen von Schätzgleichungen für M-Schätzer basiert. Diese ermöglichen es, die Stabilität von Parameterschätzungen zu testen, die durch verschiedene Schätztechniken wie etwa gewöhnliche Kleinste-Quadrate-, Maximum-Likelihood- oder M-Schätzung ermittelt wurden. Die Grundidee des Verfahrens ist es, Prozesse zu berechnen, die die Fluktuation in den zu Grunde liegenden Schätzgleichungen einfängt, diese zu visualisieren und auf signifikante exzessive Fluktuation zu testen, die wiederum auf Parameterinstabiltät schließen ließe.Als zweites werden diese verallgmeinerten M-Fluktuationstests zusammen mit nahezu allen anderen Standard-Testverfahren auf Strukturbruch in linearen Regressionsmodellen im R-Paket strucchange implementiert, das vereinheitlichte Werkzeuge zur Berechnung, Visualisierung und Bestimmung der Signifikanz der verschiedenen Strukturbruchtests zur Verfügung stellt.Als drittes, wird die Nützlichkeit der behandelten Testverfahren in praxisnahen Anwendungen illustriert, wo neben den Tests auch Funktionalität zur Schätzung der Anzahl und Zeitpunkte multipler Brüche in linearen Regressionsmodellen vorgestellt wird.de
dc.format.extent1434361 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isodede
dc.publisherUniversität Dortmundde
dc.subjectStrukturbruchde
dc.subjectStrukturveränderungde
dc.subjectParameterinstabilitätde
dc.subjectlineare Regressionde
dc.subjectGLMde
dc.subjectsegmentierte Regressionde
dc.subjectM-Schätzungde
dc.subjectKleinste Quadratede
dc.subjectMaximum Likelihoodde
dc.subjectverallgemeinerter Fluktuationstestde
dc.subjectF-Testde
dc.subjectfunktionaler zentraler Grenzwertsatzde
dc.subjectRde
dc.subjectS.de
dc.subjectstructural changeen
dc.subjectparameter instabilityen
dc.subjectchangepoint problemen
dc.subjectlinear regressionen
dc.subjectGLMde
dc.subjectsegmented regressionsen
dc.subjectM-estimationen
dc.subjectordinary least squaresen
dc.subjectmaximum likelihooden
dc.subjectgeneralized fluctuation testen
dc.subjectF testde
dc.subjectfunctional central limit theoremen
dc.subjectRde
dc.subjectS.de
dc.subject.ddc510de
dc.titleTesting for Structural Changede
dc.title.alternativeTesten auf Strukturveränderungde
dc.title.alternativeTheorie, Implementierung und Anwendungde
dc.title.alternativeTheory, Implementation and Applicationsen
dc.typeTextde
dc.contributor.refereeHornik, Kurtde
dc.date.accepted2003-
dc.type.publicationtypedoctoralThesisde
dcterms.accessRightsopen access-
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