Neue Methoden und Theorie zum Vergleich nichtparametrischer Trendkurven

• Antragsteller: Professor Dr. Michael Vogt
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 430668955

Das Hauptziel des Projekts besteht in der Entwicklung neuer statistischer Methoden zur Analyse nichtparametrischer Zeittrends. In den letzten Jahren ist ein wachsendes Interesse an ökonometrischen Modellen mit nicht- und semiparametrischen Zeittrends aufgekommen. Nicht- und semiparametrische Trendmodellierung hat vor allem im Kontext von Paneldatenmodellen neues Interesse geweckt. Wichtige Fragen in diesem Zusammenhang sind, ob die im Panel beobachteten Zeitreihen alle den gleichen Trend haben oder ob es zumindest Gruppen von Zeitreihen mit gleichem Trend gibt. In der Literatur wurden verschiedene Test- und Clustering-Verfahren entwickelt, um diese Fragen anzugehen, die für eine Vielzahl ökonomischer und finanzwirtschaftlicher Anwendungen relevant sind. Die meisten der entwickelten Methoden hängen allerdings von gewissen Bandweiten- bzw. Glättungsparametern ab, deren optimale Wahl ein notorisch schwieriges Problem ist. In unserem Projekt gehen wir die Herausforderung an, neue statistische Methoden zum Vergleich und Clustern nichtparametrischer Trendkurven zu entwickeln, die frei von klassischen Bandweitenparametern sind und damit das Problem der Bandweitenwahl vermeiden. Dazu werden wir auf Multiskalentechniken aus der statistischen Testtheorie zurückgreifen. Die methodische und theoretische Analyse des Projekts wird durch Simulationsstudien und Anwendungsbeispiele ergänzt werden. Insbesondere werden wir die entwickelten Methoden verwenden, um ökonomische Wachstumstrends in verschiedenen Ländern miteinander zu vergleichen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen