Zur Modellierung der Erwartungsbildung in makroökonomischen Modellen:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
Physica-Verl.
1994
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| Schriftenreihe: | Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge
98 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1. Probleme der Erwartungsbildung und Informationsauswertung in
makrookonomischen Modellen 1
1.1 Erwartungsbildung, Informationsauswertung und neuere okonomische
Theorie 1
1.2 Erwartungsbildungskonzepte in makrookonomischen Modellen 6
1.2.1 AutoregressiveErwartungsbildungshypothesen 6
1.2.2 Die Muthsche Hypothese rationaler Erwartungsbildung 9
1.2.3 Varianten der Hypothese rationaler Erwartungsbildung 13
1.3 Probleme der makrookonomischen Modellierung rationaler Erwartungs¬
bildung 15
2. Unverzerrte und fehlerminimierende Erwartungsbildung 24
2.1 Eigenschaften eines linearen Grundmodells 25
2.1.1 Informationsmenge, Erwartungsbildungsfunktion und Erwartungs-
fehler 25
2.1.2 Unverzerrtheit und minimales Erwartungsrisiko 29
2.1.3 Rationale Erwartungsbildung und rationale Erwartungslosung 31
2.1.4 Der mehrdimensionale Fall und allgemeinere Modellstrukturen ... 34
2.2 Unverzerrtheits- und Fehlerminimierungshypothese rationaler Erwar¬
tungsbildung 36
2.2.1 Unverzerrtheit und Fehlerminimierung 36
2.2.2 Multiplikative Unsicherheit und Parameterunsicherheit 37
2.2.3 Zur Aquivalenz von Unverzerrtheits- und Fehlerminimierungs¬
hypothese 41
2.3 Modelle mit mehrdimensionalem Erwartungsfehler 44
2.3.1 Problemstellung und Ergebnisse 44
2.3.2 Unverzerrte Erwartungsbildung 49
2.3.3 Analyse des Erwartungsrisikos 52
2.3.4 Lexikographische und gewichtete Fehlerminimierung 54
VI
2.4 Politikineffektivitat und rationale Erwartungsbildung 56
2.4.1 Ein neuklassisches Grundmodell mit Politikineffektivitat 56
2.4.2 Politikineffektivitat, Linearitat und Additivitat 60
2.5 Beweise der Satze 2.5, 2.6 und 2.8 bis 2.13 62
3. Zur Mikrofundierung rationaler Erwartungsbildung 71
3.1 Mikrofundierung und Aggregation 71
3.1.1 Mikrookonomisch optimale Erwartungsbildung 71
3.1.2 Reprasentatives Wirtschaftssubjekt und Aggregation 74
3.2 Mikrookonomisch optimale Erwartungsbildung in einem Angebots-
Nachfrage-Modell 75
3.2.1 Individual optimales Angebot 76
3.2.2 Aggregiertes Angebot 81
3.2.3 Marktgleichgewicht und rationales Erwartungsgleichgewicht 83
3.2.4 Interdependente Erwartungsbildung 86
3.3 SchluBfolgerungen 88
4. Zur Theorie eines allgemeinen Erwartungsbildungsoperators 90
4.1 Eigenschaften eines allgemeinen Erwartungsbildungsoperators 90
4.1.1 Vier Forderungen an einen allgemeinen Erwartungsbildungs-
operator 90
4.1.2 Eigenschaften des mathematischen Erwartungswertes und
des Medians 93
4.1.3 Logarithmische Modellierung und Preisverhaltnisse 98
4.2 Zur Axiomatisierung eines Erwartungsbildungsoperators 100
4.2.1 Zur Charakterisierung von Erwartungsbildungsoperatoren :.... 101
4.2.2 Unmoglichkeitstheorem 104
4.3 Beweise der Satze und Berechnungen zu den Beispielen 106
4.3.1 Beweise der Satze 4.1 bis 4.6 106
4.3.2 Berechnungen zu den Beispielen 4.1 und 4.2 109
VII
5. RisikoaversionundErwartungsbildung Ill
5.1 (fi,a)-Hypothesen und konsistente Erwartungsbildung 112
5.1.1 Spezielle (|j.,a)-Hypothesen 112
5.1.2 (|X,a)-Konsistenz und (|i,a)-Gleichgewicht 114
5.2 (n,a)-konsistente Erwartungsbildung in einem keynesianischen Grund-
modell 116
5.3 (|i,a)-konsistente Erwartungsbildung in einem neuklassischen Grund-
modell 118
5.4 Eigenschaften spezieller (|i,a)-Hypothesen 121
5.4.1 Zur Linearitatstreue und Additivitat 121
5.4.2 Zur iterierten Erwartungsbildung 123
5.5 Beweise der Satze 5.2 bis 5.5 125
6. Bayesianische Erwartungsadaption 128
6.1 Lernen und adaptive Erwartungsbildung 128
6.1.1 Das Schatzmodell der Erwartungsadaption 129
6.1.2 Das Expertenmodell 131
6.2 Adaptives bayesianisches Erwartungslernen 134
6.2.1 Das2-Hypothesen-Modellunddas(m+1)-Hypothesen-Modell .... 135
6.2.2 Bayessche Hypothesenbewertung und sequentielle bayesianische
Inferenz 139
6.2.3 Das Konzept des adaptiven bayesianischen Erwartungslernens .... 143
6.2.4 Adaptives bayesianisches Erwartungslernen in einem keynesiani¬
schen Grundmodell 145
6.2.5 Adaptives bayesianisches Erwartungslernen in einem neuklassi¬
schen Grundmodell 147
6.3 Eine Simulationsstudie zur Geschwindigkeit der Adaption rationaler Er-
wartungen 148
6.3.1 Grundstruktur des Simulationsprogramms 149
6.3.2 Anlage des Simulationsexperimentes 152
6.3.3 Simulationsergebnisse eines Einzelexperimentes 155
6.3.4 Simulationsergebnisse der Experimentserie 163
V III
Anhang 169
Anhang A: Gleichungen fiir bedingte Erwartungswerte 169
A. 1 Allgemeine Gleichungen fiir bedingte Erwartungswerte 169
A.2 Bedingte Erwartungswerte und stochastische Prozesse 171
A.3 Bedingter Erwartungswert und lineare Regression 175
A.4 Beispiele 1 bis 10 176
Anhang B: Simulationsprogramm 180
Anhang C: Bezeichnungen 192
Literaturverzeichnis 193
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