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AbstractFor a sample of Exponentially distributed durations we aim at point estimation and a confidence interval for its parameter. A duration is only observed if it has ended within a certain time interval, determined by a Uniform distribution. Hence, the data is a truncated empirical process that we can approximate by a Poisson process when only a small portion of the sample is observed, as is the case for our applications. We derive the likelihood from standard arguments for point processes, acknowledging the size of the latent sample as the second parameter, and derive the maximum likelihood estimator for both. Consistency and asymptotic normality of the estimator for the Exponential parameter are derived from standard results on M-estimation. We compare the design with a simple random sample assumption for the observed durations. Theoretically, the derivative of the log-likelihood is less steep in the truncation-design for small parameter values, indicating a larger computational effort for root finding and a larger standard error. In applications from the social and economic sciences and in simulations, we indeed, find a moderately increased standard error when acknowledging truncation.

"We study the time-stationarity of rating transitions, modelled by a time-continuous discrete-state Markov process and derive a likelihood ratio test. For multiple Markov processes from a multiplicative intensity model, maximum likelihood parameter estimates can be written as martingale transform of the processes, counting transitions between the rating states, so that the profile partial likelihood ratio is asymptotically χ2-distributed. An application to an internal rating data set reveals highly significant instationarity." [author's abstract]

Cover -- Titel -- Impressum -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1 Einführung -- 1.1 Begriff und Aufgaben der Statistik -- 1.2 Träger der Wirtschaftsstatistik und ihre Veröffentlichungen -- 1.3 Vorgehensweise bei statistischen Untersuchungen -- 1.4 Statistische Einheiten und statistische Gesamtheiten -- 1.5 Merkmale, Merkmalsausprägungen und Skalen -- 1.6 Ausgewählte Literatur -- Aufgaben zu Kapitel 1 -- 2 Empirische Verteilungen -- 2.1 Häufigkeitsverteilung -- 2.2 Summenhäufigkeitsfunktion -- 2.3 Häufigkeitsverteilung klassifizierter Daten -- 2.4 Summenhäufigkeitsfunktion klassifizierter Daten -- 2.5 Häufigkeitsverteilung zweier Merkmale -- 2.6 Ausgewählte Literatur -- Aufgaben zu Kapitel 2 -- 3 Mittelwerte -- 3.1 Einführung -- 3.2 Arithmetisches Mittel -- 3.3 Median -- 3.4 Modus -- 3.5 Geometrisches Mittel -- 3.6 Ausgewählte Literatur -- Aufgaben zu Kapitel 3 -- 4 Streuungsmaße -- 4.1 Einführung -- 4.2 Varianz und Standardabweichung -- 4.3 Variationskoeffizient -- 4.4 Mittlere absolute Abweichung -- 4.5 Spannweite -- 4.6 Quartilsabstand, Box-and-Whisker-Plot sowie Perzentile -- 4.7 Zusammenhangsmaße -- 4.8 Abschließende Bemerkungen -- 4.9 Ausgewählte Literatur -- Aufgaben zu Kapitel 4 -- 5 Wahrscheinlichkeitsrechnung I -- 5.1 Einführung -- 5.2 Wichtige Grundbegriffe -- 5.3 Wahrscheinlichkeitsdefinitionen -- 5.4 Einige Folgerungen aus den Wahrscheinlichkeits-Axiomen -- 5.5 Additionssatz -- 5.6 Ausgewählte Literatur -- Aufgaben zu Kapitel 5 -- 6 Wahrscheinlichkeitsrechnung II -- 6.1 Bedingte Wahrscheinlichkeit -- 6.2 Unabhängigkeit von Ereignissen -- 6.3 Multiplikationssatz -- 6.4 Theorem der totalen Wahrscheinlichkeit -- 6.5 Theorem von Bayes -- 6.6 Ausgewählte Literatur -- Aufgaben zu Kapitel 6 -- 7 Zufallsvariable I (Eindimensionale Zufallsvariable) -- 7.1 Begriff der Zufallsvariablen.

Prof. Dr. Josef Bleymüller war Direktor des Instituts für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik der Universität Münster. Prof. Dr. Rafael Weissbach ist Inhaber des Lehrstuhls für Statistik und Ökonometrie an der Universität Rostock, an dem auch Dr. Achim Dörre als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig ist. Aus dem Inhalt: Wahrscheinlichkeitsrechnung, Ein- und zweidimensionale Zufallsvariablen, Theoretische Verteilungen

Cover -- Zum Inhalt/Zu den Autoren -- Titel -- Impressum -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1. Einführung -- Aufgaben -- Lösungen -- 2. Empirische Verteilungen -- Aufgaben -- Lösungen -- 3. Mittelwerte -- Aufgaben -- Lösungen -- 4. Streuungsmaße -- Aufgaben -- Lösungen -- 5. Wahrscheinlichkeitsrechnung I -- Aufgaben -- Lösungen -- 6. Wahrscheinlichkeitsrechnung II -- Aufgaben -- Lösungen -- 7. Zufallsvariablen I (Eindimensionale Zufallsvariablen) -- Aufgaben -- Lösungen -- 8. Zufallsvariablen II (Zweidimensionale Zufallsvariablen) -- Aufgaben -- Lösungen -- 9. Theoretische Verteilungen I (Diskrete Verteilungen) -- Aufgaben -- Lösungen -- 10. Theoretische Verteilungen II (Stetige Verteilungen) -- Aufgaben -- Lösungen -- 11. Theoretische Verteilungen III (Approximationen, Reproduktionseigenschaft) -- Aufgaben -- Lösungen -- 12. Stichproben und Stichprobenverteilung I -- Aufgaben -- Lösungen -- 13. Stichproben und Stichprobenverteilung II -- Aufgaben -- Lösungen -- 14. Schätzverfahren I -- Aufgaben -- Lösungen -- 15. Schätzverfahren II -- Aufgaben -- Lösungen -- 16. Testverfahren I (Parametertests) -- Aufgaben -- Lösungen -- 17. Testverfahren II (Parametertests) -- Aufgaben -- Lösungen -- 18. Testverfahren III (Varianzanalyse) -- Aufgaben -- Lösungen -- 19. Testverfahren IV (Verteilungstests) -- Aufgaben -- Lösungen -- 20. Regressionsanalyse I (Lineare Einfachregression - Methode der kleinsten Quadrate) -- Aufgaben -- Lösungen -- 21. Regressionsanalyse II (Lineare Einfachregression - Schätz- und Testverfahren) -- Aufgaben -- Lösungen -- 22. Regressionsanalyse III (Lineare Einfachregression - Prognosen, Residualanalyse) -- Aufgaben -- Lösungen -- 23. Regressionsanalyse IV (Lineare Mehrfachregression - Schätz- und Testverfahren) -- Aufgaben -- Lösungen -- 24. Regressionsanalyse V (Lineare und nichtlineare Mehrfachregression) -- Aufgaben -- Lösungen.

Due to their status as "the" benchmark yield for the world's largest government bond market and its importance for US monetary policy, the interest in a "good" forecast of the constant maturity yield of the 10-year U.S. Treasury bond ("T-bond yields") is immense. This paper assesses three univariate time series models for forecasting the yield of T-bonds: It shows that a simple SETAR model proves to be superior to the random walk and an ARMA model. However, dividing the sample of bond yields, dating from 1962 to 2005, into a training sample and a test sample reveals the forecast to be biased. A new bias-corrected version is developed and forecasts for March 2005 to February 2006 are presented. In addition to point estimates forecast limits are also given. JEL subject classifications: E47, C52

Due to their status as "the" benchmark yield for the world's largest government bond market and its importance for US monetary policy, the interest in a "good" forecast of the constant maturity yield of the 10-year U.S. Treasury bond ("T-bond yields") is immense. This paper assesses three univariate time series models for forecasting the yield of T-bonds: It shows that a simple SETAR model proves to be superior to the random walk and an ARMA model. However, dividing the sample of bond yields, dating from 1962 to 2005, into a training sample and a test sample reveals the forecast to be biased. A new bias-corrected version is developed and forecasts for March 2005 to February 2006 are presented. In addition to point estimates forecast limits are also given.

Cover; Zum Inhalt / Zu den Autoren; Titel; Inhaltsverzeichnis; 1. Einführung; 1.1 Begriff und Aufgaben der Statistik; 1.2 Träger der Wirtschaftsstatistik und ihre Veröffentlichungen; 1.3 Vorgehensweise bei statistischen Untersuchungen; 1.4 Statistische Einheiten und statistische Gesamtheiten; 1.5 Merkmale, Merkmalsausprägungen und Skalen; 1.6 Ausgewählte Literatur; Aufgaben zu Kapitel 1; 2. Empirische Verteilungen; 2.1 Häufigkeitsverteilung; 2.2 Summenhäufigkeitsfunktion; 2.3 Häufigkeitsverteilung klassifizierter Daten; 2.4 Summenhäufigkeitsfunktion klassifizierter Daten

Prof. Dr. Josef Bleymüller war Direktor des Instituts für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik der Universität Münster.Prof. Dr. Rafael Weißbach ist Inhaber des Lehrstuhls für Statistik und Ökonometrie an der Universität Rostock.Aus dem Inhalt:" Wahrscheinlichkeitsrechnung" Ein- und zweidimensionale Zufallsvariablen" Theoretische Verteilungen" Stichproben und Stichprobenverteilung" Schätzverfahren" Testverfahren" Regressionsanalyse" Indizes und KonzentrationsmessungDer »Bleymüller« ist eines der erfolgreichsten Lehrbücher zur Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Dass es heute an vielen Universitäten und Hochschulen eingesetzt wird, liegt daran, dass sich das Lehrbuch auf die Grundlagen der statistischen Ausbildung im Wirtschaftsstudium konzen­triert und so dem Leser einen zumutbaren Lernumfang ermöglicht. Die Neuauflage führt diesen Ansatz fort. Es wird größter Wert auf gute Verständlichkeit und Präzision der Ausführungen gelegt. Zahlreiche Abbildungen erleichtern das Verständnis der mathematischen Konzepte. Und über 100 Übungsaufgaben mit Lösungen dienen der Anwendung der Methoden und der Kontrolle des Lernerfolges in Vorbereitung auf die Bachelor-Prüfung.Die Verarbeitung statistischer Datenmengen wird heute ausschließlich mit Softwarepaketen durchgeführt. Deshalb wird im Anhang dieses Buches die Arbeit mit den populären Anwendungen IBM SPSS, SAS und Stata anhand einzelner, den Kapiteln angefügten Übungsaufgaben vorgestellt.Die Formelsammlung zum Lehrbuch:Bleymüller/Weißbach,Statistische Formeln und Tabellen