Bode, Oliver: Quantitative Analyse dynamischer nichtlinearer Panelmodelle

Dissertation (PDF (.pdf), 1653 KB)

Schlüsselwörter
Panelmodelle, nichtlinear, dynamisch, Arbeitslosigkeit, Probitmodelle, Zustandsabhängigkeit, unbeobachtete Heterogenität, SOEP
panel models, nonlinear, dynamic, unemployment, probit models, state dependence, unobserved heterogeneity, GSOEP

Sachgruppe der DNB
15 Statistik
Basisklassifikation
83.03
Göttinger Online Klassifikation
LCB 030

Dissertation zur Erlangung des Doktortitels, angenommen von: Georg-August-Universität Göttingen, Fakultät für Agrarwissenschaften, 2001-07-06

Abstract (ENG)

Dynamic nonlinear panel models are estimated on the first 14 waves (waves A to N) of the German Socio-Economic Panel to test (among other things) for state dependence effects in male unemployment behaviour. Estimation of the models is based on the maximum likelihood approach. The best model turns out to be the dynamic probit model with equi-correlated disturbances where an individual"s unemployment probability at a given point in time depends on his labour force status in the previous period and which controlls for unobserved population heterogeneity. This model shows that there are strong and significant state dependence effects in individual unemployment as well as significant unobserved heterogeneity of the disturbances. This means, reducing unemployment today will have positive long-term effects on the labour market in the future.

Abstract (GER)

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der quantitativen Analyse der Ursachen individueller Arbeitslosigkeit auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Diese Analyse erfolgt mit Hilfe von (dynamischen) nichtlinearen Panelmodellen. Die Ansätze für die Parameter-schätzung beruhen dabei in allen Fällen auf der Maximum Likelihood-Methode. Für eine empirische Implementierung der in der vorliegenden Arbeit behandelten methodischen Ansätze werden Daten des Sozio-ökonomischen Panels der Jahre 1984 bis 1997 (Wellen A bis N) herangezogen. Das dynamische Probitmodell mit äquikorrelierten Störgrößen und exogenem Anfangszustand, welches sowohl verzögert endogene Variablen als auch stochastische, individuenspezifische Effekte und damit unbeobachtete Heterogenität berücksichtigt, erweist sich unter allen in der vorliegenden Arbeit betrachteten Modellen als das zur Abbildung individueller Arbeitslosigkeit am besten geeignete. Dabei zeigt die empirische Analyse dieses Modells, daß sowohl eine signifikante Zustandsabhängigkeit als auch eine unbeobachtete Heterogenität der Störgrößen vorliegen. Eine erfolgreiche Bekämpfung der heutigen Arbeitslosigkeit besitzt demnach einen signifikant positiven Effekt auf die Höhe der zukünftigen Arbeitslosigkeit, da sowohl der Arbeitslosigkeitszustand in der jeweiligen Vorperiode als auch die Arbeitslosigkeitsdauer in den jeweils zurückliegenden zwei Jahren einen sehr gesichert nachweisbaren negativen Einfluß auf die heutige individuelle Beschäftigungswahrscheinlichkeit ausüben. Abschließend muß betont werden, daß die Parameterschätzwerte im dynamischen Probitmodell mit äquikorrelierten Störgrößen zwar die zugehörige logarithmierte Likelihoodfunktion maximieren, daß diese Schätzwerte jedoch nicht automatisch eine gute Prognosefähigkeit beziehungsweise eine hohe Güte der Anpassung in diesem Modell garantieren.

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