dc.contributor.advisor | Lauenstein, Helmut Prof. Dr. | de |
dc.contributor.author | Bode, Oliver | de |
dc.date.accessioned | 2002-11-20T12:08:21Z | de |
dc.date.accessioned | 2013-01-18T10:18:23Z | de |
dc.date.available | 2013-01-30T23:51:20Z | de |
dc.date.issued | 2002-11-20 | de |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B5FF-F | de |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-1928 | |
dc.description.abstract | Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der
quantitativen Analyse der Ursachen individueller
Arbeitslosigkeit auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Diese
Analyse erfolgt mit Hilfe von (dynamischen)
nichtlinearen Panelmodellen. Die Ansätze für die
Parameter-schätzung beruhen dabei in allen Fällen auf
der Maximum Likelihood-Methode. Für eine empirische
Implementierung der in der vorliegenden Arbeit
behandelten methodischen Ansätze werden Daten des
Sozio-ökonomischen Panels der Jahre 1984 bis 1997
(Wellen A bis N) herangezogen. Das dynamische
Probitmodell mit äquikorrelierten Störgrößen und
exogenem Anfangszustand, welches sowohl verzögert
endogene Variablen als auch stochastische,
individuenspezifische Effekte und damit unbeobachtete
Heterogenität berücksichtigt, erweist sich unter allen
in der vorliegenden Arbeit betrachteten Modellen als
das zur Abbildung individueller Arbeitslosigkeit am
besten geeignete. Dabei zeigt die empirische Analyse
dieses Modells, daß sowohl eine signifikante
Zustandsabhängigkeit als auch eine unbeobachtete
Heterogenität der Störgrößen vorliegen. Eine
erfolgreiche Bekämpfung der heutigen Arbeitslosigkeit
besitzt demnach einen signifikant positiven Effekt auf
die Höhe der zukünftigen Arbeitslosigkeit, da sowohl
der Arbeitslosigkeitszustand in der jeweiligen
Vorperiode als auch die Arbeitslosigkeitsdauer in den
jeweils zurückliegenden zwei Jahren einen sehr
gesichert nachweisbaren negativen Einfluß auf die
heutige individuelle Beschäftigungswahrscheinlichkeit
ausüben. Abschließend muß betont werden, daß die
Parameterschätzwerte im dynamischen Probitmodell mit
äquikorrelierten Störgrößen zwar die zugehörige
logarithmierte Likelihoodfunktion maximieren, daß diese
Schätzwerte jedoch nicht automatisch eine gute
Prognosefähigkeit beziehungsweise eine hohe Güte der
Anpassung in diesem Modell garantieren. | de |
dc.format.mimetype | application/pdf | de |
dc.language.iso | ger | de |
dc.rights.uri | http://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyrdiss.htm | de |
dc.title | Quantitative Analyse dynamischer nichtlinearer Panelmodelle | de |
dc.type | doctoralThesis | de |
dc.title.translated | Analysis of dynamic nonlinear panel models | de |
dc.contributor.referee | Brandes, Wilhelm Prof. Dr. | de |
dc.date.examination | 2001-07-06 | de |
dc.subject.dnb | 310 Statistik | de |
dc.description.abstracteng | Dynamic nonlinear panel models are estimated on the
first 14 waves (waves A to N) of the German
Socio-Economic Panel to test (among other things) for
state dependence effects in male unemployment
behaviour. Estimation of the models is based on the
maximum likelihood approach. The best model turns out
to be the dynamic probit model with equi-correlated
disturbances where an individual"s unemployment
probability at a given point in time depends on his
labour force status in the previous period and which
controlls for unobserved population heterogeneity. This
model shows that there are strong and significant state
dependence effects in individual unemployment as well
as significant unobserved heterogeneity of the
disturbances. This means, reducing unemployment today
will have positive long-term effects on the labour
market in the future. | de |
dc.contributor.coReferee | Cramon-Taubadel, Stephan von Prof. Dr. | de |
dc.subject.topic | Agricultural Sciences | de |
dc.subject.ger | Panelmodelle | de |
dc.subject.ger | nichtlinear | de |
dc.subject.ger | dynamisch | de |
dc.subject.ger | Arbeitslosigkeit | de |
dc.subject.ger | Probitmodelle | de |
dc.subject.ger | Zustandsabhängigkeit | de |
dc.subject.ger | unbeobachtete Heterogenität | de |
dc.subject.ger | SOEP | de |
dc.subject.eng | panel models | de |
dc.subject.eng | nonlinear | de |
dc.subject.eng | dynamic | de |
dc.subject.eng | unemployment | de |
dc.subject.eng | probit models | de |
dc.subject.eng | state dependence | de |
dc.subject.eng | unobserved heterogeneity | de |
dc.subject.eng | GSOEP | de |
dc.subject.bk | 83.03 | de |
dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-1124-7 | de |
dc.identifier.purl | webdoc-1124 | de |
dc.affiliation.institute | Fakultät für Agrarwissenschaften | de |
dc.subject.gokfull | LCB 030: Mikroökonometrie | de |
dc.identifier.ppn | 361568053 | |