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Lexikon

FGLS

FGLS (Feasible Generalized Least Squares) steht für „Realisierbare Generalisierte Kleinste Quadrate“ und ist eine Schätzmethode in ökonometrischen und statistischen Analysen. FGLS ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das bei der Schätzung von Modellen mit heteroskedastischen Fehlern eingesetzt wird. Heteroskedastizität bedeutet, dass die Varianz der Fehlerterme in einem Modell nicht konstant ist, sondern von den unabhängigen Variablen abhängt.

Die FGLS-Methode zielt darauf ab, eine effizientere Schätzung zu ermöglichen, indem sie die Gewichtung der einzelnen Beobachtungen anpasst. Damit werden Beobachtungen mit höherer Varianz schwächer gewichtet, während Beobachtungen mit niedriger Varianz stärker gewichtet werden. Dies ermöglicht eine bessere Anpassung des Modells an die tatsächlichen Daten und erhöht die Effizienz der Schätzer.

Bevor die FGLS-Methode angewendet werden kann, muss die Heteroskedastizität im Modell nachgewiesen werden. Dies kann durch verschiedene statistische Tests wie den Breusch-Pagan-Test oder den White-Test erfolgen. Wenn eine signifikante Heteroskedastizität vorliegt, ist die Verwendung von FGLS angebracht.

Die FGLS-Methode basiert auf der Schätzung der Gewichtungsmatrix, die die Beobachtungen berücksichtigt. Diese Gewichtungsmatrix wird aus der inversen Varianz-Kovarianz-Matrix der Residuen geschätzt. Sie gewährleistet, dass ein konsistenter und effizienter Schätzer erreicht wird, der die Schätzungen der zuvor verwendeten Least Squares-Methode (OLS) verbessert.

Es ist wichtig zu beachten, dass die FGLS-Methode die Annahme unkorrelierter Fehler nicht verletzt. Jedoch ist die FGLS-Methode immer dann vorteilhaft, wenn die Heteroskedastizität der Fehlerterme signifikant ist.

In der Praxis wird die FGLS-Methode häufig in Finanzanalysen und ökonometrischen Studien angewendet, um genaue und effiziente Schätzungen in Modellen mit heteroskedastischen Fehlern zu erhalten.

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