Dynamische ökonomische Systeme (eBook, PDF)
Analyse und Steuerung
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Analyse und Steuerung
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Produktdetails
- Verlag: Gabler, Betriebswirt.-Vlg
- Seitenzahl: 219
- Erscheinungstermin: 8. März 2013
- Deutsch
- ISBN-13: 9783322855053
- Artikelnr.: 53096467
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Einführung.- Literatur.- 1. Lineare dynamische Modelle und ihre allgemeine Lösung.- 1.1 Dynamische ökonomische Beziehungen.- 1.1.1 Ein Produktions-Lagerhaltungs-Modell.- 1.1.2 Das Samuelson-Modell.- 1.2 Elemente und Formen ökonomischer Modelle.- 1.2.1 Variablen und Gleichungen.- 1.2.2 Strukturelle, reduzierte und finale Form.- 1.3 Lösungen deterministischer Differenzengleichungssysteme.- 1.3.1 Allgemeine Lösungseigenschaften.- 1.3.2 Homogene und inhomogene Lösung einer Differenzengleichung.- 1.3.3 Finalform und kanonische Variablen.- 1.3.4 Die Lösung des Samuelson-Modells.- 1.4 Die vollständig endogenisierte Lösung.- Literatur.- 2. Prognosegüte und Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.- 2.1 Analyse der Prognosegüte ökonomischer Modelle.- 2.1.1 Das Prognose-Realisations-Diagramm.- 2.1.2 Beurteilung von Umkehrpunktprognosen.- 2.1.3 Beurteilung der Prognosegenauigkeit.- 2.1.4 Untersuchung systematischer Prognosefehler.- 2.1.5 Optimale lineare Korrektur von Prognosen.- 2.1.6 Ansätze zur Beurteilung eines Gesamtmodells.- 2.2 Untersuchung der Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.- 2.2.1 Grundzüge der Spektraltheorie.- 2.2.2 Kreuzspektralanalyse.- 2.2.3 Anwendungsmöglichkeiten bei der Modellbeurteilung.- Literatur.- 3. Entwicklung dynamischer Entscheidungsmodelle.- 3.1 Komponenten wirtschaftlicher Entscheidungsmodelle.- 3.2 Lineare deterministische Zustandsgleichung und quadratische Zielfunktion.- 3.2.1 Die allgemeine Struktur des Entscheidungsmodells.- 3.2.2 Linear-quadratische Entscheidungsmodelle zur Produktionsplanung.- 3.3 Stochastische linear-quadratische Entscheidungsmodelle.- 3.3.1 Die Struktur des Entscheidungsmodells.- 3.3.2 Das Bernoulli-Kriterium zur Auswahl optimaler Handlungsalternativen.- 3.3.3 Produktionsplanung bei unbekannten Nachfrageverläufen.- 3.4 Die quadratische Verlustfunktion als Entscheidungskriterium.- 3.4.1 Die quadratische Verlustfunktion bei mehreren Zielvariablen.- 3.4.2 Die Anwendung quadratischer Verlustfunktionen zur Ermittlung von trade-offs in makroökonomischen Entscheidungsmodellen.- 3.5 Die Bedeutung des linear-quadratischen Ansatzes für die praktische Entscheidungsfindung.- Literatur.- 4. Lineare Entscheidungsregeln zur Steuerung dynamischer Systeme.- 4.1 Deterministische und stochastische lineare Entscheidungsmodelle.- 4.2 Das deterministische Optimierungsmodell.- 4.2.1 Optimalitätsbedingungen mit dem Lagrangeansatz.- 4.2.2 Optimalitätsbedingungen mit dem Minimumprinzip.- 4.2.3 Berechnung der linearen Entscheidungsregel.- 4.2.4 Interpretation der Kozustände.- 4.3 Das stochastische Optimierungsmodell.- 4.3.1 Steuerung der Erwartungswerte und der Kovarianzen.- 4.3.2 Lösung des stochastischen Modells.- 4.3.3 Existenz stationärer Lösungen.- 4.4 Lineare Entscheidungsregeln bei Risikoaversion und Risikosympathie.- 4.5 Anwendungsbeispiele.- 4.5.1 Produktions-Lagerhaltungs-Modell mit saisonaler Nachfrage und dynamischer Preis-Absatz-Funktion.- 4.5.2 Stabilisierung im Samuelson-Modell.- 4.6 Modellerweiterungen.- Literatur.- 5. Ein lineares makroökonomisches Entscheidungsmodell.- 5.1 Das Modell MISCHKE II als Grundlage des Entscheidungsmodells.- 5.1.1 Die ursprüngliche Version des Modells.- 5.1.2 Allgemeine Charakterisierung des Modells MISCHKE II.- 5.1.3 Die Blockstruktur.- 5.1.4 Die Modellgleichungen.- 5.1.5 Die ex post-Prognosegüte ausgewählter Modellvariablen.- 5.2 Auswahl der Ziel- und Instrumentvariablen für das Entscheidungsmodell.- 5.2.1 Potentielle Zielvariablen des Modells.- 5.2.2 Diskussion der Instrumentvariablen.- 5.3 Berechnung optimaler Politiken.- 5.3.1 Auswahl alternativer Sollpfade.und Zielgewichtungen.- 5.3.2 Die Ergebnisse der Optimierungsrechnungen.- Literatur.- 6. Sensitivitätsanalysen linear-quadratischer Modelle.- 6.1 Die Bedeutung von Sensitivitätsbetrachtungen.- 6.2 Unsichere Systemzustände.- 6.3 Unsichere Parameter.- 6.3.1 Das Sensitivitätsmodell.- 6.3.2 Sensitivitätsreduktion.- 6.3.3 Die lineare Entscheidungsregel bei stochastischen Parameteränderungen.- 6.4 Abweichende Verläufe exogener Variablen - Dynamische Multiplikatoren.- 6.5 Ausblick auf zielfunktionale Aspekte.- Literatur.- 7. Anwendung der linearen Filtertheorie zur Reduktion der Unsicherheit bei dynamischen stochastischen Modellen.- 7.1 Das Schätzproblem bei linearen stochastischen Prozessen und seine Lösung durch lineare Filterung.- 7.1.1 Problemstellung.- 7.1.2 Das diskrete Kalman-Filter.- 7.1.3 Anwendungsprobleme.- 7.2 Schätzung unbekannter Systemgrößen.- 7.2.1 Zustandsschätzung.- 7.2.2 Parameteranpassung.- 7.2.3 Gemeinsame Zustands- und Parameterschätzung.- 7.3 Vorherbestimmung exogener Variablen.- 7.3.1 Vorhersage exogener Variablen mit ARIMA-Modellen.- 7.3.2 Vorhersagefunktion und lineare Entscheidungsregel.- Anhang A: Herleitung des diskreten Kalman-Filters.- Anhang B: Herleitung des erweiterten Kalman-Filters.- Literatur.- Namenverzeichnis.
Einführung.- Literatur.- 1. Lineare dynamische Modelle und ihre allgemeine Lösung.- 1.1 Dynamische ökonomische Beziehungen.- 1.1.1 Ein Produktions-Lagerhaltungs-Modell.- 1.1.2 Das Samuelson-Modell.- 1.2 Elemente und Formen ökonomischer Modelle.- 1.2.1 Variablen und Gleichungen.- 1.2.2 Strukturelle, reduzierte und finale Form.- 1.3 Lösungen deterministischer Differenzengleichungssysteme.- 1.3.1 Allgemeine Lösungseigenschaften.- 1.3.2 Homogene und inhomogene Lösung einer Differenzengleichung.- 1.3.3 Finalform und kanonische Variablen.- 1.3.4 Die Lösung des Samuelson-Modells.- 1.4 Die vollständig endogenisierte Lösung.- Literatur.- 2. Prognosegüte und Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.- 2.1 Analyse der Prognosegüte ökonomischer Modelle.- 2.1.1 Das Prognose-Realisations-Diagramm.- 2.1.2 Beurteilung von Umkehrpunktprognosen.- 2.1.3 Beurteilung der Prognosegenauigkeit.- 2.1.4 Untersuchung systematischer Prognosefehler.- 2.1.5 Optimale lineare Korrektur von Prognosen.- 2.1.6 Ansätze zur Beurteilung eines Gesamtmodells.- 2.2 Untersuchung der Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.- 2.2.1 Grundzüge der Spektraltheorie.- 2.2.2 Kreuzspektralanalyse.- 2.2.3 Anwendungsmöglichkeiten bei der Modellbeurteilung.- Literatur.- 3. Entwicklung dynamischer Entscheidungsmodelle.- 3.1 Komponenten wirtschaftlicher Entscheidungsmodelle.- 3.2 Lineare deterministische Zustandsgleichung und quadratische Zielfunktion.- 3.2.1 Die allgemeine Struktur des Entscheidungsmodells.- 3.2.2 Linear-quadratische Entscheidungsmodelle zur Produktionsplanung.- 3.3 Stochastische linear-quadratische Entscheidungsmodelle.- 3.3.1 Die Struktur des Entscheidungsmodells.- 3.3.2 Das Bernoulli-Kriterium zur Auswahl optimaler Handlungsalternativen.- 3.3.3 Produktionsplanung bei unbekannten Nachfrageverläufen.- 3.4 Die quadratische Verlustfunktion als Entscheidungskriterium.- 3.4.1 Die quadratische Verlustfunktion bei mehreren Zielvariablen.- 3.4.2 Die Anwendung quadratischer Verlustfunktionen zur Ermittlung von trade-offs in makroökonomischen Entscheidungsmodellen.- 3.5 Die Bedeutung des linear-quadratischen Ansatzes für die praktische Entscheidungsfindung.- Literatur.- 4. Lineare Entscheidungsregeln zur Steuerung dynamischer Systeme.- 4.1 Deterministische und stochastische lineare Entscheidungsmodelle.- 4.2 Das deterministische Optimierungsmodell.- 4.2.1 Optimalitätsbedingungen mit dem Lagrangeansatz.- 4.2.2 Optimalitätsbedingungen mit dem Minimumprinzip.- 4.2.3 Berechnung der linearen Entscheidungsregel.- 4.2.4 Interpretation der Kozustände.- 4.3 Das stochastische Optimierungsmodell.- 4.3.1 Steuerung der Erwartungswerte und der Kovarianzen.- 4.3.2 Lösung des stochastischen Modells.- 4.3.3 Existenz stationärer Lösungen.- 4.4 Lineare Entscheidungsregeln bei Risikoaversion und Risikosympathie.- 4.5 Anwendungsbeispiele.- 4.5.1 Produktions-Lagerhaltungs-Modell mit saisonaler Nachfrage und dynamischer Preis-Absatz-Funktion.- 4.5.2 Stabilisierung im Samuelson-Modell.- 4.6 Modellerweiterungen.- Literatur.- 5. Ein lineares makroökonomisches Entscheidungsmodell.- 5.1 Das Modell MISCHKE II als Grundlage des Entscheidungsmodells.- 5.1.1 Die ursprüngliche Version des Modells.- 5.1.2 Allgemeine Charakterisierung des Modells MISCHKE II.- 5.1.3 Die Blockstruktur.- 5.1.4 Die Modellgleichungen.- 5.1.5 Die ex post-Prognosegüte ausgewählter Modellvariablen.- 5.2 Auswahl der Ziel- und Instrumentvariablen für das Entscheidungsmodell.- 5.2.1 Potentielle Zielvariablen des Modells.- 5.2.2 Diskussion der Instrumentvariablen.- 5.3 Berechnung optimaler Politiken.- 5.3.1 Auswahl alternativer Sollpfade.und Zielgewichtungen.- 5.3.2 Die Ergebnisse der Optimierungsrechnungen.- Literatur.- 6. Sensitivitätsanalysen linear-quadratischer Modelle.- 6.1 Die Bedeutung von Sensitivitätsbetrachtungen.- 6.2 Unsichere Systemzustände.- 6.3 Unsichere Parameter.- 6.3.1 Das Sensitivitätsmodell.- 6.3.2 Sensitivitätsreduktion.- 6.3.3 Die lineare Entscheidungsregel bei stochastischen Parameteränderungen.- 6.4 Abweichende Verläufe exogener Variablen - Dynamische Multiplikatoren.- 6.5 Ausblick auf zielfunktionale Aspekte.- Literatur.- 7. Anwendung der linearen Filtertheorie zur Reduktion der Unsicherheit bei dynamischen stochastischen Modellen.- 7.1 Das Schätzproblem bei linearen stochastischen Prozessen und seine Lösung durch lineare Filterung.- 7.1.1 Problemstellung.- 7.1.2 Das diskrete Kalman-Filter.- 7.1.3 Anwendungsprobleme.- 7.2 Schätzung unbekannter Systemgrößen.- 7.2.1 Zustandsschätzung.- 7.2.2 Parameteranpassung.- 7.2.3 Gemeinsame Zustands- und Parameterschätzung.- 7.3 Vorherbestimmung exogener Variablen.- 7.3.1 Vorhersage exogener Variablen mit ARIMA-Modellen.- 7.3.2 Vorhersagefunktion und lineare Entscheidungsregel.- Anhang A: Herleitung des diskreten Kalman-Filters.- Anhang B: Herleitung des erweiterten Kalman-Filters.- Literatur.- Namenverzeichnis.