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Bayesian Econometrics Gibbs Sampling

Bayesian Econometrics ist ein Ansatz, der die Bayessche Statistik nutzt, um ökonometrische Modelle zu schätzen und Hypothesen zu testen. Gibbs Sampling ist eine spezielle Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC) Methode, die verwendet wird, um aus komplexen, mehrdimensionalen Verteilungen zu sampeln, wenn die analytische Lösung schwierig oder unmöglich ist. Der Prozess beginnt mit der Wahl von Anfangswerten für die Parameter und iteriert dann durch die Verteilung, indem er die bedingten Verteilungen der Parameter nacheinander aktualisiert. Dies geschieht durch die Berechnung der bedingten Verteilung eines Parameters gegeben die aktuellen Werte der anderen Parameter, was durch die Formel:

p(θi∣θ−i,y)p(\theta_i | \theta_{-i}, y)p(θi​∣θ−i​,y)

beschrieben wird, wobei θi\theta_iθi​ der Parameter ist, den wir aktualisieren wollen, θ−i\theta_{-i}θ−i​ die anderen Parameter und yyy die Daten darstellt. Nach einer ausreichenden Anzahl von Iterationen konvergiert die Kette zu einer stationären Verteilung, die der gemeinsamen posterioren Verteilung der Parameter entspricht. Gibbs Sampling ist besonders nützlich in der Bayesian Econometrics, da es die Schätzung von Modellen mit vielen Parametern und komplexen Strukturen erleichtert.

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Wachstumstheorien

Wachstumstheorien in der Wirtschaft erklären, wie und warum Volkswirtschaften über Zeit wachsen. Die klassische Wachstumstheorie, vertreten durch Ökonomen wie Adam Smith, betont die Rolle von Kapitalakkumulation und Arbeitsteilung. Im Gegensatz dazu fokussiert die neoklassische Wachstumstheorie, insbesondere das Solow-Modell, auf technologische Fortschritte und die Bedeutung von Faktoren wie Humankapital. Eine weitere bedeutende Theorie ist die endogene Wachstumstheorie, die darauf hinweist, dass das Wachstum aus dem wirtschaftlichen Umfeld selbst entstehen kann, insbesondere durch Innovationen und Wissensschaffung. Diese Theorien verwenden oft mathematische Modelle, um das Wachstum mathematisch zu beschreiben, wobei eine gängige Gleichung die Produktionsfunktion darstellt:

Y=F(K,L,A)Y = F(K, L, A)Y=F(K,L,A)

Hierbei steht YYY für das Bruttoinlandsprodukt, KKK für Kapital, LLL für Arbeit und AAA für technologische Effizienz.

Stochastischer Abzinsungsfaktor Asset Pricing

Das Konzept des Stochastic Discount Factor (SDF) Asset Pricing ist ein zentraler Bestandteil der modernen Finanzwirtschaft und dient zur Bewertung von Vermögenswerten unter Unsicherheit. Der SDF, oft auch als stochastischer Abzinsungsfaktor bezeichnet, ist ein Faktor, der zukünftige Cashflows auf ihren gegenwärtigen Wert abbildet, indem er die Unsicherheit und das Risiko, die mit diesen Cashflows verbunden sind, berücksichtigt. Mathematisch wird der SDF oft als MtM_tMt​ dargestellt, wobei ttt den Zeitpunkt angibt. Die Grundidee ist, dass der Preis eines Vermögenswerts PtP_tPt​ als der erwartete Wert der zukünftigen Cashflows Ct+1C_{t+1}Ct+1​, abgezinst mit dem SDF, ausgedrückt werden kann:

Pt=E[MtCt+1]P_t = \mathbb{E}[M_{t} C_{t+1}]Pt​=E[Mt​Ct+1​]

Hierbei steht E\mathbb{E}E für den Erwartungswert. Der SDF ist entscheidend, weil er die Risikoeinstellungen der Investoren sowie die Marktbedingungen reflektiert. Dieses Modell ermöglicht es, die Preise von Vermögenswerten in einem dynamischen Umfeld zu analysieren und zu verstehen, wie Risikofaktoren die Renditen beeinflussen.

Quantentiefenabsorption

Quantum Well Absorption bezieht sich auf die Absorption von Licht in Materialien, die aus quantum wells bestehen, also aus dünnen Schichten, in denen die Bewegung von Elektronen und Löchern in einer Dimension eingeschränkt ist. Diese Struktur führt zu quantisierten Energiezuständen, die die Wechselwirkungen zwischen Licht und Materie stark beeinflussen. Die Absorption erfolgt, wenn Photonen mit einer Energie, die den quantisierten Energieniveaus entspricht, von den Elektronen in den quantenmechanischen Zuständen absorbiert werden.

Ein typisches Beispiel für eine solche Struktur sind Halbleiter-Quantenschichten, in denen die Absorptionseffizienz durch die Größe der Quantengassen und die Materialeigenschaften beeinflusst wird. Die Absorptionsrate kann durch die Formel

α(λ)=Aλ2⋅δ\alpha(\lambda) = \frac{A}{\lambda^2} \cdot \deltaα(λ)=λ2A​⋅δ

beschrieben werden, wobei α\alphaα die Absorptionskoeffizienten, AAA ein Materialparameter, λ\lambdaλ die Wellenlänge des Lichts und δ\deltaδ die Dicke der Quantenschicht ist. Die Fähigkeit, spezifische Wellenlängen zu absorbieren, macht Quantum Well Absorption besonders nützlich in der Photonik und Optoelektronik, beispielsweise in Lasern und Detektoren.

Keynes-Kreuz

Das Keynesian Cross ist ein grafisches Modell, das die Beziehung zwischen gesamtwirtschaftlicher Nachfrage und dem gesamtwirtschaftlichen Angebot darstellt. Es zeigt, wie das Gleichgewicht in einer Volkswirtschaft zustande kommt, wenn die geplante Ausgaben (C + I + G + NX) der tatsächlichen Produktion gegenübergestellt werden. In diesem Modell wird die 45-Grad-Linie verwendet, um alle Punkte darzustellen, an denen die geplanten Ausgaben gleich der Produktion sind. Wenn die geplanten Ausgaben über der Produktion liegen, entsteht ein Nachfrageschock, der zu einem Anstieg der Produktion und Beschäftigung führt. Umgekehrt führt eine Unterdeckung der geplanten Ausgaben zu einer Überproduktion, die die Unternehmen zwingt, ihre Produktion zu reduzieren. Dieses Modell illustriert die grundlegenden Prinzipien der keynesianischen Wirtschaftstheorie, insbesondere die Rolle der Nachfrage zur Stabilisierung einer Volkswirtschaft.

Gromov-Hausdorff

Der Gromov-Hausdorff-Abstand ist ein Konzept aus der Geometrie und der mathematischen Analyse, das die Ähnlichkeit zwischen metrischen Räumen quantifiziert. Er wird verwendet, um zu bestimmen, wie "nah" zwei metrische Räume zueinander sind, unabhängig von ihrer konkreten Einbettung im Raum. Der Abstand wird definiert als der minimale Abstand, den notwendig ist, um die beiden Räume in einen gemeinsamen metrischen Raum einzubetten, wobei die ursprünglichen Abstände erhalten bleiben.

Mathematisch wird der Gromov-Hausdorff-Abstand dGH(X,Y)d_{GH}(X, Y)dGH​(X,Y) zwischen zwei kompakten metrischen Räumen XXX und YYY wie folgt definiert:

dGH(X,Y)=inf⁡{dH(f(X),g(Y))}d_{GH}(X, Y) = \inf \{ d_H(f(X), g(Y)) \}dGH​(X,Y)=inf{dH​(f(X),g(Y))}

Hierbei ist fff und ggg eine Einbettung von XXX und YYY in einen gemeinsamen Raum und dHd_HdH​ der Hausdorff-Abstand zwischen den Bildmengen. Dieses Konzept ist besonders nützlich in der Differentialgeometrie und in der Theorie der verzerrten Räume, da es erlaubt, geometrische Strukturen zu vergleichen, ohne auf spezifische Koordinatensysteme angewiesen zu sein.

Wurzelortskurve-Analyse

Die Root Locus Analyse ist eine grafische Methode zur Untersuchung der Stabilität und Dynamik von Regelungssystemen. Sie zeigt, wie sich die Pole eines geschlossenen Regelkreises ändern, wenn ein Parameter, oft die Verstärkung des Systems, variiert wird. Die Wurzeln des charakteristischen Polynoms, das die Systemdynamik beschreibt, werden auf dem komplexen Zahlenfeld dargestellt.

Die grundlegenden Schritte der Root Locus Analyse sind:

  1. Bestimmung der offenen Regelkreisübertragungsfunktion G(s)H(s)G(s)H(s)G(s)H(s).
  2. Identifizierung der Pole und Nullstellen dieser Funktion.
  3. Zeichnen des Wurzelorts, indem man die Bewegung der Pole im s-Bereich verfolgt, während die Verstärkung KKK von 0 bis unendlich variiert wird.

Diese Methode ist besonders nützlich, um herauszufinden, unter welchen Bedingungen das System stabil oder instabil wird, und um geeignete Parameter für Regelungsdesigns zu wählen.