Ökonometrische Verfahren zur Schätzung nichtlinearer Paneldatenmodelle mit festen Individualeffekten

Gegenstand des Forschungsvorhabens是死Entwicklung和Anwendung诺伊尔Schatzverfahren毛皮nichtlineare Paneldatenmodelle麻省理工学院festen Individualeffekten unt verallgemeinerten Verteilungsannahmen。[中文]：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语：德语<s:1>科学与技术研究中心（rpraktische Umsetzung - dier Verfahren）在德国的研究中心（noch）在德国的研究中心（ungeklärten Fragestellungen）。(…)Daher sollen en Rahmen des Projektes nir die kleinen and großen Stichprobeneigenschaften verschiedener Schätzverfahren verglichen werden, sonderen derenpraktische implementiung in verschiedenen Variationen erprot werden。明信片erstmalig Anwendung derjenigen宝贝儿麻省理工学院uberlegenen statistischen Eigenschaften auf问der empirischen工业——和Arbeitsmarktokonomik soll后静脉wesentlicher Bestandteil Projekts盛。Es bestehen konkrete Vorhaben f<e:1> r Paneldatenmodelle mit Zähldaten， binär abhängigen und begrenzt abhängigen变量，die auf eigenen Vorarbeitn aufbauen。

Gegenstand des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung und Anwendung neuer Schätzverfahren für nichtlineare Paneldatenmodelle mit festen Individualeffekten unter verallgemeinerten Verteilungsannahmen. Entsprechende ökonometrische Verfahren wurden zwar in letzter Zeit in grundlegenden theoretischen Arbeiten vorgestellt, haben jedoch in der Regel noch keine Anwendung erfahren. Für eine praktische Umsetzung dieser Verfahren ergeben sich daher noch eine Reihe von ungeklärten Fragestellungen. (...) Daher sollen im Rahmen des Projektes nicht nur die kleinen und großen Stichprobeneigenschaften verschiedener Schätzverfahren verglichen werden, sondern auch deren praktische Implementierung in verschiedenen Variationen erprobt werden. Eine erstmalig Anwendung derjenigen Schätzer mit überlegenen statistischen Eigenschaften auf Fragen der empirischen Industrie- und Arbeitsmarktökonomik soll ein wesentlicher Bestandteil des Projekts sein. Es bestehen konkrete Vorhaben für Paneldatenmodelle mit Zähldaten, binär abhängigen und begrenzt abhängigen Variablen, die auf eigenen Vorarbeitn aufbauen.