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Kleinstquadratemethode, dreistufige
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Ausführliche Definition im Online-Lexikon
konsistentes und asymptotisch effizientes Schätzverfahren (engl. Three Stage Least Squares, 3SLS) für die unbekannten Koeffizienten vollständig linearer interdependenter Mehrgleichungsmodelle. Im Gegensatz zur zweistufigen Kleinstquadratemethode 2SLS, die ein Schätzverfahren für eine einzelne Gleichung darstellt, handelt es sich hier um einen System-Schätzer. Es wird also das gesamte Mehrgleichungsmodell geschätzt. Dies ermöglicht die kontemporäre Korrelation der Störterme zwischen den verschiedenen Gleichungen des strukturellen Modells.
Die Systemversion von 2SLS ist 3SLS. Zuerst werden die identifizierten strukturellen Gleichungen mit 2SLS geschätzt. Die daraus resultierenden Residuen werden in einem weiteren Schritt verwendet, um die Kovarianzmatrix der Störterme zu schätzen, die wiederum verwendet wird, um alle strukturellen Koeffizienten gemeinsam zu schätzen. Wie fast alle Schätzverfahren mit voller Information sind diese zwar bei richtiger Spezifikation effizienter als Eingleichungsmethoden, aber auch rechenaufwändig und manchmal mit numerischen Problemen bei der Lösung verbunden. Daher werden in der Praxis teilweise Schätzverfahren mit beschränkter Information (z.B. 2SLS) vorgezogen, weil diese auch weniger anfällig gegenüber etwaigen Fehlspezifikationen in Teilen des Modells sind.
Die Systemversion von 2SLS ist 3SLS. Zuerst werden die identifizierten strukturellen Gleichungen mit 2SLS geschätzt. Die daraus resultierenden Residuen werden in einem weiteren Schritt verwendet, um die Kovarianzmatrix der Störterme zu schätzen, die wiederum verwendet wird, um alle strukturellen Koeffizienten gemeinsam zu schätzen. Wie fast alle Schätzverfahren mit voller Information sind diese zwar bei richtiger Spezifikation effizienter als Eingleichungsmethoden, aber auch rechenaufwändig und manchmal mit numerischen Problemen bei der Lösung verbunden. Daher werden in der Praxis teilweise Schätzverfahren mit beschränkter Information (z.B. 2SLS) vorgezogen, weil diese auch weniger anfällig gegenüber etwaigen Fehlspezifikationen in Teilen des Modells sind.
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