Книга "Nichtparametrische Regressionsmodelle und deren Sch?tzung".Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1,3, Gottfried Wilhelm Leibniz Universit?t Hannover (Institut f?r Statistik), Veranstaltung: Zeitreihen?konometrie in Theorie und Praxis, Sprache: Deutsch, Abstract: Ein wichtiger Faktor in der Zeitreihenanalyse ist die Prognose von zuk?nftigen Daten. Zuk?nftige Entwicklungen spielen in der heutigen globalisierten, internationalisierten und stark vom Wettbewerb gepr?gten Welt eine gro?e Rolle, weil sie Wettbewerbsvorteile verschaffen. In der ?konometrie gibt es viele verschiedene Verfahren, um zuk?nftige Beobachtungen von Zeitreihen zu prognostizieren. Ein Bereich ist die nichtparametrische Regressionssch?tzung, welche in dieser Arbeit vorgestellt wird. Sehr interessant ist au?erdem der generelle Zusammenhang bzw. die Beziehung zwischen zwei Variablen (H?rdle, 1990). Das klassische lineare Regressionsmodell wird gerne angewandt, weil es Zusammenh?nge zwischen den verschiedensten Begebenheiten erkl?ren kann. Um dieses Modell anwenden zu k?nnen, werden einige Annahmen getroffen. Ein Beispiel und gleichzeitig ein Problem sind die Fehlerterme ?i, welche als normalverteilt angenommen werden (Greene, 1993). Stimmen alle Annahmen mit der Realit?t ?berein, sind die Ergebnisse dieses Modells sehr gut. Werden allerdings Annahmen verletzt, entsteht eine Verzerrung (ein sogenannter Bias), was zu falschen Ergebnissen f?hrt. Besonders ...