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dc.contributor.advisor Sperlich, Stefan Prof. Dr. de
dc.contributor.author Heidenreich, Nils-Bastian de
dc.date.accessioned 2013-01-30T11:29:59Z de
dc.date.available 2013-01-30T23:51:29Z de
dc.date.issued 2011-05-18 de
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-000D-F1D3-7 de
dc.description.abstract Nichtparametrische Statistik wird in vielen Forschungsgebieten verwendet. Diese Dissertation ist in zwei Teile unterteilt. Einer eher theoretische Betrachtung der Bandweitenwahl und zwei praktischen Anwendungen eines semiparametrischen Ansatzes zur Modellierung von multikategorialen Daten. Der erste Aufsatz befasst sich mit der Bestimmung der optimalen Bandweite in der Kerndichteschätzung. Schon über drei Jahrezehnte dauert die Diskussion über die Bandweitenwahl. Auf der einen Seite wird die Bestimmung der Bandweite für empirische Studien in vielen Softwareprogrammen zur Verfügung gestellt, auf der anderen Seite hat sich bis heute keine allgemeine Methode zur Bestimmung der optimalen Bandweite durchgesetzt. Diese Dissertation bespricht alle existierenden Methoden und vergleicht sie in verschiedenen Designs. Dabei werden kleine und mittlere Stichprobengrößen betrachtet. Das Hauptaugenmerk liegt auf der praktischen Anwendbarkeit, bezogen auf automatisierte Prozeduren, Implementierung und Leistungsvermögen. Der zweite und dritte Teil der Arbeit liefert eine Lösung zur Modellierung von multikategorialen Daten mit Hilfe von nicht- und semiparametrischen Methoden. Ein lokaler Likelihood Schätzer wird vorgestellt, der es erlaubt flexible funktionale Formen und Interaktion zwischen den Kovariablen zu modellieren. Klassische multinomiale Logit Modelle sind oft unzureichend. In einer immer komplexeren Welt vereinfachen solche Modelle das Ergebnis zu stark und können so den allgemeinen Überzeugungen widersprechen. Das semiparametrische Modell dieser Arbeit ermöglicht dagegen eine flexible Modellierung der Einflussgrößen und somit eine detailliertere Analyse der Zielvariablen. Im zweiten Aufsatz wird das Modell zur Analyse von Wählerprofilen verwendet. Die Zusammensetzung der Wählerschaft und die Liste der einflussreichen Parteien hat sich in den jüngeren Jahren stark verändert. Unser Modell deckt starke Interaktionen zwischen Alter und Einkommen sowie hochgradig nichtlineare und unterschiedliche Srukturen der Einflussfaktoren der Likelihoods für die betrachteten Parteien auf. Der dritte Aufsatz wendet das Modell zur Schätzung der öffentlichen Verkehrsnachfrage an. In diesem Projekt werden verschiedene Ansätze verglichen: voll parametrische mit nicht und semiparametrischen Ansätzen; binäre und multinomiale Modelle mit sowohl individuen-spezifischen als auch alternativen-spezifischen Variablen. Die Ergebnisse der verschiedenen Modelle werden gezeigt und Empfehlungen ausgesprochen, welches der betrachteten Modelle die besten Schlussfolgerungen für transportpolitische Entscheidungen erlaubt. de
dc.format.mimetype application/pdf de
dc.language.iso eng de
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ de
dc.title Applications of nonparametric methods in economic and political science de
dc.type doctoralThesis de
dc.title.translated Anwendungen nichtparametrischer Verfahren in den Wirtschafts- und Staatswissenschaften de
dc.contributor.referee Sperlich, Stefan Prof. Dr. de
dc.date.examination 2011-04-11 de
dc.description.abstracteng Nonparametric statistics are used in a wide field of research. This thesis is split up into two parts. A more theoretical consideration about bandwidth choice and two practical applications of a semiparametric approach for modeling multicategorical data. The first essay is concerned with optimal bandwidth choice in kernel density estimation. Since about three decades the discussion on bandwidth selection has been going on. On the one hand, bandwidth choice for empirical studies is provided by many software packages. On the other hand, up to now no overall optimal bandwidth selection method has been established. This thesis reviews existing methods and compare them on a set of designs concentrating thereby on small and moderate sample sizes. The main focus is on practical issues like fully automatic procedures, implementation and performance. The second and third essay consider a solution for modeling multicategorical data with the aid of non- and semiparametric methods. A smoothed likelihood estimator is proposed that allows for flexible functional forms and interactions between covariates. Classic multinomial logit models often seem to be not sufficient. In a more complex world the outcomes of these models simplify too much and partly contradict general beliefs. Contrary, the semiparametric approach of this thesis allows flexible modeling of the covariates and hence a more detailed analysis of the outcome. In the second essay the model is used for analyzing voter profiles. The composition of the electorate and the list of influential parties has changed substantially in recent years. The model reveals strong interactions of age and income, as well as highly nonlinear and rather different shapes of the factor impacts for each party's likelihood to be voted. The third essay uses the model in the context of estimating urban transport demand. In this project, different approaches are compared: fully parametric, non- or semiparametric, binary as well as multinomial models, including only individual- or also mode-specific covariates. The thesis compares the results of the different models and gives recommendations as to which of the considered models provides the best conclusions in the context of transport policy. de
dc.contributor.coReferee Böker, Fred Prof. Dr. de
dc.contributor.thirdReferee Hammerschmidt, Maik Prof. Dr. de
dc.subject.ger Bandweite de
dc.subject.ger Kerndichteschätzung de
dc.subject.ger Multikategorial de
dc.subject.ger Multinomial Logit Modell de
dc.subject.ger Semiparatrische Schätzmethoden de
dc.subject.ger Additivität de
dc.subject.ger Lokale Likelihood de
dc.subject.ger Wählerprofile de
dc.subject.ger Entscheidungsmodelle de
dc.subject.eng bandwidth choice de
dc.subject.eng kernel density estimation de
dc.subject.eng voter profiling de
dc.subject.eng smoothed likelihood de
dc.subject.eng semiparametric estimation de
dc.subject.eng additivity de
dc.subject.eng multiple choice models de
dc.identifier.urn urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2970-7 de
dc.identifier.purl webdoc-2970 de
dc.affiliation.institute , Georg-August-Universität Göttingen, de
dc.identifier.ppn 668662166 de

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