Hochdimensionale Methoden in der Mikroökonometrie

• Antragstellerin: Professorin Lena Janys, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 441253219

In diesem Projekt plane ich, die Anwendbarkeit hochdimensionaler Methoden in der Mikroökonometrie, im speziellen Kontext multipler Testverfahren zu untersuchen. Ziel dieses Projekts ist es, sowohl durch theoretische Methoden, als auch durch Simulationsstudien, Ergebnisse zur Implementierung und Anwendbarkeit zu liefern. Konkret plane ich, aufbauend auf früheren Arbeiten, die Implementierung des Sparse-Group-Lassos für die Auswahl mehrerer Zielgrößen in drei entscheidenden Richtungen voranzutreiben: Zunächst plane ich, zuvor vorgeschlagene Methoden zur Auswahl der Tuningparameter auf ihre Nützlichkeit in Hinblick auf die Modellselektion zu untersuchen. Ich kann zeigen, dass Kreuzvalidierung zu irreführenden Ergebnissen hinsichtlich der Struktur des wahren Signals führt und wir daher nach anderen Methoden suchen müssen. Zweitens habe ich vor, einen anderen Weg zu untersuchen: die Wahl der Tuningparameter auf Grundlage wirtschaftspolitisch motivierter Zielgrößen und/ oder Ergebnissen aus der Wirtschaftstheorie. Drittens möchte ich in einer gut konzipierten und empirisch motivierten Simulationsstudie andere Verfahren zur Korrektur multipler Tests vergleichen. Dazu gehören klassische Testverfahren und deren neuere Innovation, sowie andere hochdimensionale Verfahren. Ziel hierbei ist es, die Methoden daraufhin zu untersuchen, unter welchen empirischen Rahmenbedingungen sie am besten funktionieren.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Jörg Stoye, Ph.D.