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simultanes System
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–(1) & Y_{1i} = \beta_0+\beta_1Y_{2i}+\beta_2X_{1i}+\beta_3X_{2i}+\epsilon_{1i} \\
(2) & Y_{2i} = \alpha_0+\alpha_1Y_{1i}+\alpha_2X_{1i}+\alpha_3X_{3i}+\epsilon_{2i} \end{matrix}" class="formulaimg" src="../latexrender/get.php?%5Cbegin%7Bmatrix%7D%281%29%20&%20Y_%7B1i%7D%20=%20%5Cbeta_0+%5Cbeta_1Y_%7B2i%7D+%5Cbeta_2X_%7B1i%7D+%5Cbeta_3X_%7B2i%7D+%5Cepsilon_%7B1i%7D%20%20%5C%5C%20%282%29%20&%20Y_%7B2i%7D%20=%20%5Calpha_0+%5Calpha_1Y_%7B1i%7D+%5Calpha_2X_%7B1i%7D+%5Calpha_3X_%7B3i%7D+%5Cepsilon_%7B2i%7D%20%5Cend%7Bmatrix%7D" />
Warum es in simultanen Systemen zur Korrelation zwischen Störterm und erklärenden Variablen kommt, kann leicht an obigem Modell veranschaulicht werden. Nimmt z.B. ε1 zu, so führt dies zu einer Erhöhung von Y1 in Gleichung 1, was wiederum zu einer Erhöhung von Y2 über Gleichung 2 führt, da Y1 hier eine erklärende Variable ist. Diese Erhöhung von Y2 geht dann wieder in Gleichung 1 ein, da Y2 hier eine erklärende Variable ist. Eine Erhöhung des Störterms ε1 führt also in Gleichung 1 auch zu einer Erhöhung der erklärenden Variable Y2. ε1 und Y2 sind also korreliert.
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