Ökonometrische Modelle für faktisch anonymisierte Individualdaten

在den Wirtschafts- and Sozialwissenschaften gehört die Verwendung von Mikrodaten zum festen Bestandteil der empirischen Forschung。通常情况下können aus datenschutzrechtlichen gr<s:1> nden f<e:1> r die Forschung interessante Originaldatensätze科学使用文件：nicht zur verf<e:1> gung gestellt werden。在德国，匿名匿名的人是谁？在德国，匿名匿名的人是谁？在德国，匿名匿名的人是谁？再识别禁止哪一种类型。Die Anwendung von anonymmisiungstechniken fut jedoch in aller Regel zu einer Kontaminierung der datenstrucktur，因此，der datengenererende Prozess night mehr consistent schätzen lässt。论经验主义理论与社会主义理论äußerst问题论。在此基础上，分析了两种方法：1 .分析了两种方法：1 .分析了两种方法：1 .分析了两种方法：1 .分析了两种方法。Es sollen Verfahren entwickelt werden, die der Kontaminierung der Originaldaten augrund iner anonymmisierung durch stochastische Überlagerung und/ der Data Blanking rechung tragen und in der age sind, die Parameter des wahren datengenergenererenden Prozesses consistent zu schätzen。insbesonere sollen die anonymmisierungsverfahren dahinendendinterinterentwickelt werden, dass sowohl - Ziel der faktischen anonymmisierung，以及dass - Ziel der Minimierung anonymiserungshingter informationsreduduererfllt werden kann。大北地区的遗传多样性，遗传多样性，遗传多样性，遗传多样性，遗传多样性，遗传多样性。

In den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften gehört die Verwendung von Mikrodaten zum festen Bestandteil der empirischen Forschung. Oftmals können aus datenschutzrechtlichen Gründen für die Forschung interessante Originaldatensätze als scientific-use files nicht zur Verfügung gestellt werden. Einen Ausweg bieten faktisch anonymisierte Datensätze, die sich dadurch auszeichnen, dass die Wahrscheinlichkeit, eine Beobachtungseinheit zu reidentifizieren, sehr klein ist bzw. die Kosten einer Reidentifikation prohibitiv hoch sind. Die Anwendung von Anonymisierungstechniken fuhrt jedoch in aller Regel zu einer Kontaminierung der Datenstruktur, so dass sich der wahre datengenerierende Prozess nicht mehr konsistent schätzen lässt. Damit ist die Verwendung dieser Datensätze in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung äußerst problematisch. Das beantragte Forschungsvorhaben verfolgt das Ziel, die Auswirkungen gängiger Anonymisierungsmethoden auf die Eigenschaften nichtlinearer Schätzmethoden zu analysieren. Es sollen Verfahren entwickelt werden, die der Kontaminierung der Originaldaten aufgrund einer Anonymisierung durch stochastische Überlagerung und/oder Data Blanking Rechnung tragen und in der Lage sind, die Parameter des wahren datengenerierenden Prozesses konsistent zu schätzen. Insbesondere sollen die Anonymisierungsverfahren dahingehend weiterentwickelt werden, dass sowohl das Ziel der faktischen Anonymisierung als auch das Ziel der Minimierung anonymisierungsbedingter Informationsreduktion erfüllt werden kann. Dabei gilt es zu berücksichtigen, dass die Kombination von Anonymisierungsverfahren und ökonometrischem Schätzverfahren ein breites Anwendungsspektrum hinsichtlich des Variablentypus abdeckt.