Querschnittsabhängigkeit in Verweildauern - mit Anwendung auf Finanzwirtschaft und Demografie.

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Abhängigkeiten zwischen den statistischen Einheiten sind ein wesentliches Hindernis bei der Datenanalyse. Bei Querschnittsstudien ist dies der Fall, falls statt einer einfachen Stichprobe eine Klumpenstichprobe analysiert wird. Im Längsschnitt stellt sich die Abhängigkeitsfrage bei Verweildauern. Das gängigste Modell der Längsschnittsabhängigkeit ist hier der Markoffprozess. Das Projekt soll das Zusammenspiel von Markoffprozessen mit der Querschnittsabhängigkeit betrachten. Beispiele in der Finanzwirtschaft sind Ratinghistorien oder in der Demografie Krankheitsverläufe. Wie können Parameter geschätzt werden? Kann die Querschnittsabhängigkeit als Faktor, die im Fall der Finanzwirtschaft vielleicht als Konjunktur zu interpretieren ist, modelliert werden? Und ist dieser Faktor dann beobachtbar? Sollte die Abhängigkeit schon bei der Stichprobenziehung berücksichtigt werden oder reichen Beobachtungsstudien? Gerade vor dem Hintergrund des demografischen Wandels sind Querschnittsabhängigkeiten bei Mortalitäts- und Morbiditätsmodellen wichtig. Als Methode kommt nur Maximum-Likelihood in Betracht, da gerade Verweildauern den Defekt fehlender, zensierter, Werte aufweisen. Die zusätzliche Modellierung latenter Einflüsse spricht für die Verwendung Bayes’scher Methoden.