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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,3, Technische Universität Dresden (Professur für Quantitative Verfahren, insb. Ökonometrie), Sprache: Deutsch, Abstract: Der erste Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit den Modellannahmen der Kleinst-Quadrate-Schätzung. Multikollinearität als Annahmeverletzung sowie deren Diagnosemöglichkeiten und Konsequenzen für das Schätzergebnis werden untersucht. Das Ridge-Schätzverfahren bietet Möglichkeiten, die durch Multikollinearität auftretenden Nachteile zu vermindern. Verschiedene Ridge-Verfahren werden vorgestellt. Danach werden mittels der Software R verschiedene Daten mit künstlicher Multikollinearität simuliert. Unter dreistuger Variation fünf verschiedener Modellparameter werden die Ridge-Schätzer auf ihre Güte untersucht. Der beste Ridge-Schätzer wird ermittelt. Im letzten Teil der Arbeit wird der optimale Komplexitätsparameter berechnet. Ein unerwartetes Untersuchungsergebnis ist der Nachweis der Existenz negativer optimaler Komplexitätsparameter bei der Ridge-Schätzung in R.