• search hit 1 of 58
Back to Result List

Schätzung von Veränderungen über die Zeit mittels koordinierter Stichprobenziehungen

  • Mittels Querschnittserhebungen ist es möglich Populationsparameter zu einem bestimmten Zeitpunkt zu schätzen. Jedoch ist meist die Veränderung von Populationsparametern von besonderem Interesse. So ist es zur Evaluation von politischen Zielvorgaben erforderlich die Veränderung von Indikatoren, wie Armutsmaßen, über die Zeit zu verfolgen. Um zu testen ob eine gemessene Veränderung sich signifikant von Null unterscheidet bedarf es einer Varianzschätzung für Veränderungen von Querschnitten. In diesem Zusammenhang ergeben sich oft zwei Probleme; Zum einen sind die relevanten Statistiken meist nicht-linear und zum anderen basieren die untersuchten Querschnittserhebungen auf Stichproben die nicht unabhängig voneinander gezogen wurden. Ziel der vorliegenden Dissertation ist es einen theoretischen Rahmen zur Herleitung und Schätzung der Varianz einer geschätzten Veränderung von nicht-linearen Statistiken zu geben. Hierzu werden die Eigenschaften von Stichprobendesigns erarbeitetet, die zur Koordination von Stichprobenziehungen in einer zeitlichen Abfolge verwendet werden. Insbesondere werden Ziehungsalgorithmen zur Koordination von Stichproben vorgestellt, erarbeitet und deren Eigenschaften beschrieben. Die Problematik der Varianzschätzung im Querschnitt für nicht-lineare Schätzer bei komplexen Stichprobendesigns wird ebenfalls behandelt. Schließlich wird ein allgemeiner Ansatz zur Schätzung von Veränderungen aufgezeigt und es werden Varianzschätzer für die Veränderung von Querschnittschätzern basierend auf koordinierten Querschnittstichproben untersucht. Insbesondere dem Fall einer sich über die Zeit verändernden Population wird eine besondere Bedeutung im Rahmen der Arbeit beigemessen, da diese im Anwendungsfall die Regel darstellen.
  • Cross-sectional surveys can be used to estimate population parameters at a certain time. However, of more interest is often the change of population parameters over time. For instance, the evaluation of policy goals requires that development of certain indicators, like poverty measures, is monitored over time. To test whether a measured change is significantly different from zero, variance estimation for change is needed. There are two problems associated with this variance estimation for change. Firstly, the statistics of interest are often non-linear and, secondly, the analysed cross-sectional surveys are based on samples that have not been selected independently of each other. The goal of this thesis is to give a theoretical framework to derive and estimate variances of changes over time for non-linear statistics. For this, sampling designs that are used to coordinate samples over time are formulated. In this respect, sampling algorithms for coordinated sampling are described and their properties are discussed. The topic of variance estimation for cross-sectional estimators under complex sampling designs is also addressed. Finally, a generic approach for estimating change is given and variance estimators for change are discussed. The situation of a changing population over time is of particular interest in this thesis, as this case is common in applications.
Metadaten
Author:Bernhard Stefan Zins
URN:urn:nbn:de:hbz:385-1-10183
DOI:https://doi.org/10.25353/UBTR-3071-5472-16XX
Referee:Ralf Münnich, Beat Hulliger
Advisor:Ralf Münnich
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of completion:2018/12/17
Publishing institution:Universität Trier
Granting institution:Universität Trier
Date of final exam:2015/05/26
Release Date:2019/01/09
Tag:Nicht-linear Statistiken; Stichprobenkoordination; Varianzschätzung; Veränderung von Querschnitten
GND Keyword:Stichprobenentnahme; Zeitreihenanalyse
Number of pages:127
Institutes:Fachbereich 4 / Wirtschaftswissenschaften
Licence (German):License LogoCC BY-NC-ND: Creative-Commons-Lizenz 4.0 International

$Rev: 13581 $