Beschreibung

Im Mittelpunkt des Beitrags steht eine Schätzfunktion für ein State-Space-Modell mit Koeffizienten, die durch Zufallsbewegungen generiert werden: Die Methode variierender Koeffizienten. Es wird gezeigt, dass diese Methode sich im Vergleich mit dem Kalman-Filter als überlegen erweist, wenn sie auf die spezielle Klasse von Modellen angewandt wird, auf die sie zugeschnitten ist. Hierzu werden zwei eng miteinander verknüpfte Funktionen für die Varianzschätzung eingeführt: eine Maximum-Likelihood-Schätzfunktion sowie ein Momentenschätzer. Alle Schätzfunktionen verhalten sich in vielen Fällen ähnlich, in einigen Fällen jedoch ist der Momentenschätzer sowohl der Maximum-Likelihood-Schätzfunktion als auch dem Kalman-Filter vorzuziehen, welcher in der ökonometrischen Software EViews implementiert ist. Die Überlegenheit der Methode variierender Koeffizienten beruht auf deren mathematischer und deskriptiver Transparenz sowie auf ihrer leichten Handhabbarkeit und freien Verfügbarkeit. (IAB)