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'Ausgehend von dem wissenschaftstheoretischen Ansatz Thomas S. Kuhns, wird die historische Entwicklung zentraler Leitvorstellungen der theoretischen Statistik und Ökonometrie bis zur Gegenwart rekonstruiert. Dabei zeigt sich wider Erwarten, daß die Statistik und in ihrer Folge die Ökonometrie keinen kumulativen Fortschrittsprozeß durch Falsifikation von Theorien durchlaufen haben. Konkurrierende Systeme erlangten statt dessen paradigmatischen Charakter und wurden immer wieder zu logisch nicht zu rechtfertigenden Einheiten verschmolzen. Dies gilt beispielsweise für solch grundlegende Kategorien wie den Wahrscheinlichkeitsbegriff oder die statistische Inferenz ebenso wie für den Stellenwert der Modellkonstruktion. Aus der hier vorgelegten Analyse folgt zweierlei: Zum einen wird in Anlehnung an die 'Frankfurter Schule' der Statistik eine stärkere Hinwendung der empirisch-historischen Forschung zur Deskription als eigenständigem Erkenntnisziel gefordert. Zum anderen zeigt sich die Überlegenheit des bayesianischen gegenüber dem 'klassischen' inferenzstatistischen Ansatz. Statistische Parameter sollten nicht als real existierende Konstanten, sondern als idealtypische, zeitvariable Konstrukte aufgefaßt werden. Wenn damit das primäre Interesse nicht dem Testen von Hypothesen, sondern der empirischen Analyse von Modellen gilt, dann bedeutet dies für die quantitative Forschung auch einen neuen methodischen Zugang zur historischen Wirklichkeit.' (Autorenreferat)

In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiges, an den methodologischen Normen des Kritischen Rationalismus orientiertes Konzept zur Analyse empirischer Zusammenhänge zwischen (makro)ökonomischen Grössen vorgestellt. Im Gegensatz zum traditionell verwendeten Regressionsansatz beruht der hier entwickelte Ansatz auf der Annahme, dass die Koeffizienten einer ökonometrischen Strukturgleichung innerhalb bestimmter Intervallgrenzen schwanken. Diese Annahme gestattet einen vollständigen Verzicht auf die Spezifikation einer separaten stochastischen Komponente. Dadurch werden die logischen Falsifikationsbedingungen ökonometrischer Aussagensysteme bei beschränkter empirischer Basis entscheidend verbessert.

Erste Schritte - Datentypen - Kommandosprache -- Vom Umgang mit Datasets -- Die Gretl-Sitzung -- Regressionsanalyse von Querschnittsdaten -- Probleme der Modellbildung und Maßnahmen zur Qualitätssteigerung -- Regressionsanalyse von Zeitreihen -- Regressionsanalyse von Panel-Daten -- Anhang: Matrixbasierte Darstellung der allgemeinen Regressionsanalyse -- Übersicht der Gretl-Funktionen und Kommandos -- Statistische Verteilungen und Tabellen -- Verwendete Datasets