Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R Author
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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich VWL - Geldtheorie, Geldpolitik, Note: 1,0, Universität Mannheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit den 70er Jahren spielt das auf eine Arbeit von John Muth (1961) zurückgehende Konzept der rationalen Erwartungen eine hervorragende Rolle in der Makroökonomik, in deren Modellen es sich vielfach als eine zentrale Annahme wiederfindet. Aber auch jenseits der ökonomischen Theorie hat die Frage der Rationalität von (Inflations-)erwartungen mitunter große Bedeutung, nicht zuletzt für die Geldpolitik: Wären die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte rational, so könnten die Notenbanken private Inflationsprognosen in ihrem Set geldpolitischer Indikatoren stärker gewichten, was hingegen wenig ratsam wäre, wären die Prognosen der privaten Akteure beispielsweise rein adaptiver Natur. In diesem letzteren Falle müsste darüber hinaus jede Politik, die versucht, die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte systematisch in ihrem Sinne zu beeinflussen, notwendig ins Leere greifen. Angesichts der Bedeutung der möglichen Rationalität von Inflationerwartungen nimmt es nicht wunder, dass nicht wenige empirische Studien existieren, die diese Frage - wenn auch mit unterschiedlichen Datengrundlagen und Methoden - in den Mittelpunkt ihrer Analyse rücken. Der interessierte Leser sei unmittelbar auf die Arbeiten von beispielsweise Bakhshi/Yates (1998), Gerberding (2001) oder Forsells/Kenny (2002) verwiesen. Die vorliegende Arbeit stützt sich auf die Daten des vom Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), Mannheim, durchgeführten Finanzmarkttests, in dessen Rahmen seit 1991 Erwartungen über verschiedene makro- und mesoökonomische Größen von Finanzmarktteilnehmern erfragt werden. Aufgrund des rein qualitativen Charakters der Daten müssen diese vor der Untersuchung auf Rationalität quantifiziert werden. [...], PDF, 05.09.2017.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich VWL - Geldtheorie, Geldpolitik, Note: 1,0, Universität Mannheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit den 70er Jahren spielt das auf eine Arbeit von John Muth (1961) zurückgehende Konzept der rationalen Erwartungen eine hervorragende Rolle in der Makroökonomik, in deren Modellen es sich vielfach als eine zentrale Annahme wiederfindet. Aber auch jenseits der ökonomischen Theorie hat die Frage der Rationalität von (Inflations-)erwartungen mitunter grosse Bedeutung, nicht zuletzt für die Geldpolitik: Wären die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte rational, so könnten die Notenbanken private Inflationsprognosen in ihrem Set geldpolitischer Indikatoren stärker gewichten, was hingegen wenig ratsam wäre, wären die Prognosen der privaten Akteure beispielsweise rein adaptiver Natur. In diesem letzteren Falle müsste darüber hinaus jede Politik, die versucht, die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte systematisch in ihrem Sinne zu beeinflussen, notwendig ins Leere greifen. Angesichts der Bedeutung der möglichen Rationalität von Inflationerwartungen nimmt es nicht wunder, dass nicht wenige empirische Studien existieren, die diese Frage - wenn auch mit unterschiedlichen Datengrundlagen und Methoden - in den Mittelpunkt ihrer Analyse rücken. Der interessierte Leser sei unmittelbar auf die Arbeiten von beispielsweise Bakhshi/Yates (1998), Gerberding (2001) oder Forsells/Kenny (2002) verwiesen. Die vorliegende Arbeit stützt sich auf die Daten des vom Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), Mannheim, durchgeführten Finanzmarkttests, in dessen Rahmen seit 1991 Erwartungen über verschiedene makro- und mesoökonomische Grössen von Finanzmarktteilnehmern erfragt werden. Aufgrund des rein qualitativen Charakters der Daten müssen diese vor der Untersuchung auf Rationalität quantifiziert werden. [...], 05.09.2017.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich VWL - Geldtheorie, Geldpolitik, Note: 1,0, Universität Mannheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit den 70er Jahren spielt das auf eine Arbeit von John Muth (1961) zurückgehende Konzept der rationalen Erwartungen eine hervorragende Rolle in der Makroökonomik, in deren Modellen es sich vielfach als eine zentrale Annahme wiederfindet. Aber auch jenseits der ökonomischen Theorie hat die Frage der Rationalität von (Inflations-)erwartungen mitunter große Bedeutung, nicht zuletzt für die Geldpolitik: Wären die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte rational, so könnten die Notenbanken private Inflationsprognosen in ihrem Set geldpolitischer Indikatoren stärker gewichten, was hingegen wenig ratsam wäre, wären die Prognosen der privaten Akteure beispielsweise rein adaptiver Natur. In diesem letzteren Falle müsste darüber hinaus jede Politik, die versucht, die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte systematisch in ihrem Sinne zu beeinflussen, notwendig ins Leere greifen. Angesichts der Bedeutung der möglichen Rationalität von Inflationerwartungen nimmt es nicht wunder, dass nicht wenige empirische Studien existieren, die diese Frage - wenn auch mit unterschiedlichen Datengrundlagen und Methoden - in den Mittelpunkt ihrer Analyse rücken. Der interessierte Leser sei unmittelbar auf die Arbeiten von beispielsweise Bakhshi/Yates (1998), Gerberding (2001) oder Forsells/Kenny (2002) verwiesen. Die vorliegende Arbeit stützt sich auf die Daten des vom Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), Mannheim, durchgeführten Finanzmarkttests, in dessen Rahmen seit 1991 Erwartungen über verschiedene makro- und mesoökonomische Größen von Finanzmarktteilnehmern erfragt werden. Aufgrund des rein qualitativen Charakters der Daten müssen diese vor der Untersuchung auf Rationalität quantifiziert werden. [...].

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Zur Rationalität umfragebasierter Inflationserwartungen: Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich VWL - Geldtheorie, Geldpolitik, Note: 1,0, Universität Mannheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit den 70er Jahren spielt das auf eine Arbeit von John Muth (1961) zurückgehende Konzept der rationalen Erwartungen eine hervorragende Rolle in der Makroökonomik, in deren Modellen es sich vielfach als eine zentrale Annahme wiederfindet. Aber auch jenseits der ökonomischen Theorie hat die Frage der Rationalität von (Inflations-)erwartungen mitunter große Bedeutung, nicht zuletzt für die Geldpolitik: Wären die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte rational, so könnten die Notenbanken private Inflationsprognosen in ihrem Set geldpolitischer Indikatoren stärker gewichten, was hingegen wenig ratsam wäre, wären die Prognosen der privaten Akteure beispielsweise rein adaptiver Natur. In diesem letzteren Falle müsste darüber hinaus jede Politik, die versucht, die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte systematisch in ihrem Sinne zu beeinflussen, notwendig ins Leere greifen. Angesichts der Bedeutung der möglichen Rationalität von Inflationerwartungen nimmt es nicht wunder, dass nicht wenige empirische Studien existieren, die diese Frage - wenn auch mit unterschiedlichen Datengrundlagen und Methoden - in den Mittelpunkt ihrer Analyse rücken. Der interessierte Leser sei unmittelbar auf die Arbeiten von beispielsweise Bakhshi/Yates (1998), Gerberding (2001) oder Forsells/Kenny (2002) verwiesen. Die vorliegende Arbeit stützt sich auf die Daten des vom Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), Mannheim, durchgeführten Finanzmarkttests, in dessen Rahmen seit 1991 Erwartungen über verschiedene makro- und mesoökonomische Größen von Finanzmarktteilnehmern erfragt werden. Aufgrund des rein qualitativen Charakters der Daten müssen diese vor der Untersuchung auf Rationalität quantifiziert werden. [...], Ebook.

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Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren Joachim Zuckarelli hat Volkswirtschaftslehre und Politikwissenschaft an der Universität Mannheim studiert und ist Diplom-Volkswirt. Bereits seit dem Studium beschäftigt er sich mit R. Er hat neun Jahre als Unternehmensberater bei einer großen internationalen Beratungsgesellschaft gearbeitet und ist heute als Projektmanager in der Labordiagnostik-Branche tätig. Er lebt und arbeitet in München.

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Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren Lieferzeit 1-2 Werktage.

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Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren.