Ökonometrische Schätzungen bei generell nicht stationären datengenerierenden Prozessen

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In dieser Arbeit wird ein Zeitreihenmodell entwickelt, das flexible Funktionsformen und nichtstationäre Zeitreihen integriert. Zunächst wird die Problematik fehlspezifizierter Modelle thematisiert. Das ökonometrische Modell vereint Elemente der Zeitreihen- und der Regressionsanalyse, wobei der datengenerierende Prozess für die Zeitreihen berücksichtigt wird. Eine Frequenzbereichsmodellierung ermöglicht eine einfache Darstellung und Schätzung sowohl stationärer als auch nichtstationärer Zeitreihen. Die theoretische Fundierung und Schätzung der RARMA(p)-Prozesse wird durch eine Simulation ergänzt. Zudem wird das nichtparametrische Regressionsverfahren der Kernschätzung eingeführt, das sich gut für die Integration eines modellierten datengenerierenden Prozesses eignet. Aufbauend auf der Kernschätzung für Querschnittsdaten wird das finale Zeitreihenmodell und dessen Schätzung entwickelt, gefolgt von einer Betrachtung der Prognosemöglichkeiten. Methodische Fortschritte in verwandten Wissenschaftsbereichen bieten oft Lösungen für aktuelle Forschungsfragen, die jedoch in die eigene Wissenschaftssprache übersetzt werden müssen. Dies geschieht hier durch die Darstellung der Entsprechung des Zeitreihenmodells in einem Künstlichen Neuronalen Netz, was zu verbesserten Modellierungsmöglichkeiten führt. Praktische Anwendungen des Modells werden vorgestellt, darunter die Schätzung und Prognose der privaten Konsumnachfrage und des Geldmengenw