Lehre

Wir formulieren und beweisen ein Gesetz der großen Zahlen für ein zeitdiskretes stochastisches SIR-Modell einer Epidemie, welches eine Erweiterung des entsprechenden Modells für homogene Bevölkerungen ist: Nach Ziehen einer potentiell inhomogenen Bevölkerung startet eine Epidemie, wobei die Infektions- und Genesungswahrscheinlichkeiten von dieser zufälligen Bevölkerung abhängen. Das zentrale Ergebnis der Arbeit besagt, dass zu jedem Zeitpunkt die empirischen Maße der aktuell Suszeptiblen, Infizierten und Genesenen punktweise in Wahrscheinlichkeit gegen deterministische Grenzwerte konvergieren, wobei diese Grenzwerte explizit durch Iterationsgleichungen gegeben sind. Wir beweisen dies zunächst für Epidemien mit einer endlichen Anzahl von Typen von Individuen und verwenden solche, um den allgemeinen Fall zu approximieren. Im weiteren Verlauf untersuchen wir die Stetigkeit der Grenzwerte in den Parametern und ihr Verhalten für gegen unendlich konvergierende Zeitpunkte. Zur Illustration unserer Ergebnisse haben wir solche Epidemien auf dem zweidimensionalen Torus simuliert und mit den deterministischen Grenzwerten verglichen.

Das Schätzen epidemiologischer Parameter ist ein wichtiges Hilfsmittel zur Beurteilung der aktuellen Situation im Falle einer Epidemie. Ausgehend von der Intuition, dass sich der Wachstumsfaktor auch ohne Kenntnis des Infektiositätsprofils durch das lokale Anfitten einer Exponentialkurve an die Inzidenzen bestimmen ließe, beschäftigen wir uns mit der Reproduktionszahl und davon abgeleiteten Parametern in Hinblick auf Missspezifikationen des Infektiositätsprofils. Dabei betrachten wir jeweils den asymptotischen Bias und vergleichen für verschiedene Fälle vergangener Inzidenzen die Schätzer dahingehend. Anschließend verifizieren wir anhand von Simulationen die theoretischen Ergebnisse und bestätigen obige Intuition für in der Realität weitestgehend anzunehmende Fälle.

In der vorliegenden Arbeit werden simultane Konfidenzbereiche für geglättete Wahrscheinlichkeitsdichten hergeleitet. Wir beschränken uns auf den Fall u.i.v. reellwertiger Beobachtungen, denen eine stetige Verteilung zugrunde liegt und die fast sicher Werte in einem kompakten Intervall annehmen. Zum Schätzen der geglätteten Dichte werden Kerndichteschätzer mit variabler positiver Bandbreite verwendet, wobei wir beliebige Lipschitz-stetige Kerne zulassen. Zunächst werden einige bekannte Eigenschaften des Kerndichteschätzers gezeigt. Danach ermitteln wir erst für feste Bandbreite und später simultan für alle Bandbreiten Konfidenzbereiche in der Supremumsnorm für die tatsächlichen geglätteten Dichten. Hierbei verwenden wir nichtasymptotische Methoden und erhalten konservative Konfidenzbereiche.

In dieser Arbeit werden simultane Konfidenzintervalle mithilfe der Bonferroni-Methode und der Scheffé-Methode für den Wahrscheinlichkeitenvektor einer Multinomialverteilung hergeleitet. Diese werden dann auf eigens erhobene Daten eines Galtonbrettes angewendet, um die Nutzbarkeit dieser Apparatur zu Lehrzwecken zu beurteilen. Dabei wird untersucht, welche der beiden Methoden für diese Anwendung zu kleineren Konfidenzintervallen führt. Es zeigt sich, dass die Bonferroni-Methode, die im Gegensatz zur Scheffé-Methode die linearen Abhängigkeiten in den Komponenten des Wahrscheinlichkeitenvektors ignoriert, die kleineren Intervalle erzeugt. Die Anwendung der simultanen Konfidenzintervalle an dem Galtonbrett führt zu der Erkenntnis, dass dieses für zwei der insgesamt drei Einstellungen seinen Lehrzweck erfüllt.

In dieser Arbeit wird ein analytischer Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht stochastische Differentialgleichungen pfadweise zu interpretieren. Wir verwenden hierfür Rough Path Integrationstheorie. Zunächst werden Rough Path Integrale eingeführt und einige Eigenschaften dieser sowie der zugehörigen Differential- bzw. Integralgleichungen gezeigt. Danach wird dies verwendet um Lösungstheorie für stochastische Differentialgleichungen zu erhalten.

Die Steinsche Methode dient der Herleitung von Grenzwertsätzen in der Wahrscheinlichkeitstheorie. Sie erlaubt es, dabei auch Konvergenzgeschwindigkeiten zu bestimmen, da sie den Abstand der Verteilung der betrachteten Zufallsvariable zur asymptotischen Verteilung abschätzt. Diese Arbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit der Steinschen Methode ohne Reskalierung, wobei die zugehörigen Approximationsfehler quantifiziert. Dies wird anschließend für die Delta-Methode verwendet, welche eine große Rolle in der asymptotischen Statistik spielt.

In dieser Arbeit wird ein hinreichendes Kriterium dafür entwickelt, dass eine unvollständige U-Statistik asymptotisch normalverteilt ist. Genauer wird der Wasserstein-Abstand zur Normalverteilung mittels Steins Methode abgeschätzt. Der Beweis basiert auf einer Variation des Beweises für den gewöhnlichen Zentralen Grenzwertsatz. Schließlich wird der gezeigte Satz auf U-Statistiken und Erd˝os-Rényi-Zufallsgraphen angewendet.

In dieser Arbeit wird das Problem, für eine gewisse Zufallsgröße X mit bekannter Verteilung eine unbekannte Funktion f zu approximieren, wobei f(X) quadratisch integrierbar ist. Dazu wird ausgenutzt, dass der Raum solcher Funktionen ein Hilbertraum ist, sodass f in eine Fourierreihe entwickelt werden kann, falls dieser ein bekanntes vollständiges und abzählbares Orthonormalsystem besitzt. Dieses Verfahren heißt Chaos Expansion. Es wird nachgewiesen, dass zu jeder Verteilung von X ein vollständiges abzählbares Orthonormalsystem existiert. Ferner wird ein Algorithmus beschrieben, mit dem ein solches Orthonormalsystem konstruiert werden kann. Dabei wird auf verschiedene Methoden zurückgegriffen, sowohl auf die eher klassische Polynomial Chaos Expansion als auch auf eine selbst erarbeitete, die auf Transformation basiert, speziell mit der Verteilungsfunktion von X. Außerdem müssen die Koeffizienten zur Reihenentwicklung berechnet oder zumindest approximiert werden, wobei Schwierigkeiten auftreten, da f nicht explizit bekannt ist. Es wird ein Kriterium für eine hinreichende Approximation angegeben und beschrieben, wie - vorausgesetzt die Auswertung von f(x) ist für jedes reelle x möglich - bekannte numerische Verfahren genutzt oder auch adaptiert werden können, um dieses Kriterium zu erfüllen. Schließlich wird noch ein mögliches Konzept zur Beurteilung der Approximationsgenauigkeit bei Verwendung einer gewissen Partialsumme der Fourierreihe vorgeschlagen.

In dieser Arbeit formulieren wir, motiviert durch das Problem der Korrektur der Kopfbewegung in der Magnetoenzephalographie, Kalman-Filter auf Mannigfaltigkeit und Lie-Gruppen. Auf Lie-Gruppen erhalten wir unter Anwendung von verschiedenen Approximationen der Baker-Campbell-Hausdorff-Formel zwei Algorithmen. In Simulationen testen wir die so gewonnen Verfahren anhand typischer Bewegungsmuster und erzielen dabei gute Rekonstruktionen. Noch ist nicht klar welcher der beiden Algorithmen bessere Ergebnisse erzeugt.

Die Regressionsschätzung ist ein wichtiger Teil der Statistik. Hierbei werden Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Größen genauer untersucht. In einem Regressionsmodell, dem sogenannten Fixed-Design-Modell, werden zu festen Eingabewerten zufällig gestörte Daten einer Funktion beobachtet. Ziel ist es nun, die unbekannte Funktion anhand dieser Datenpaare zu schätzen. In der vorliegenden Arbeit wurde dazu der Priestley-Chao-Schätzer und der Gasser-Müller-Schätzer verwendet. Für solche Schätzer ist außerdem von Interesse, wie weit die geschätzte Funktion von der unbekannten Funktion abweicht. Hierzu werden Konfidenzbänder betrachtet. Das heißt, es wird ein möglichst kleines Band um die geschätzte Funktion gesucht, welches die unbekannte Funktion mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit überdeckt. Dabei soll auf eine Verteilungsannahme sowie auf eine asymptotische Betrachtung verzichtet werden. Ziel dieser Arbeit ist die Bestimmung universaler Konfidenzbänder. Es wird daher für jede feste Stichprobenzahl ein Konfidenzband in Abhängigkeit dieser bestimmt.

Zur Statistik von Jordangebieten in der Ebene oder zum Zwecke der Mustererkennung bietet es sich an diese Gebiete möglichst so darzustellen, dass gewisse Operationen auf ihnen einfach ausgeführt werden können. Hierbei muss jedoch sicher gestellt werden, dass unter diesen Operationen wieder Jordangebiete entstehen. Eine Möglichkeit dies zu bewerkstelligen ohne viele Nebenbedingungen beachten zu müssen besteht in sogenannter konformer Verheftung. Dank des Riemann'schen Abbildungssatzes ist es möglich sowohl das Innere als auch das Äußere eines einfach zusammenhängenden Gebietes auf das Innere beziehungsweise das Äußere des Einheitskreises konform abzubilden. Diese Abbildungen sind homöomorph auf den Rand des Einheitskreises fortsetzbar und erlauben es dort einen charakteristischen Homöomorphismus des Gebietes zu definieren. Diese charakteristischen Homöomorphismen stellen die gewünschte Darstellung unseres Gebietes dar. Zur Rekonstruktion eines Gebietes aus einem solchen Homöomorphismus dient der Verheftungssatz, welcher es ermöglicht für quasisymmetrische Homöomorphismen gewisse Jordangebiete, sogenannte Quasikreise, zu konstruieren. Diese Arbeit stellt die komplette notwendige Theorie dieses Vorgehens dar. Des Weiteren enthält sie einige numerische Experimente, die das Verfahren illustrieren.

Diese Arbeit handelt von einem kleinen Teil des weiten Feldes Compressed Sensing, welches heutzutage eine große Rolle in der Signal- und Bildverarbeitung spielt. Diese Arbeit besteht aus fünf Kapiteln. Das erste Kapitel erläutert einige grundlegende Begriffe im Zusammenhang mit Compressed Sensing. Unter anderem werden die Begriffe Sparsity, Kohärenz und der Kruskal-Rang eingeführt. Darüber hinaus wird das Vorgehen bei Sparsity Order Estimation beschrieben. Dies dient als Motivation im zweiten Kapitel zunächst das allgemeine Packungsproblem zu erläutern. Hier wird ein bekanntes Resultat für die n-dimensionale Sphäre auf einen projektiven Raum übertragen, welches es uns ermöglicht Schranken für die Packungszahlen von Matrizen mit Rang 1 herzuleiten. Dies ermöglicht die Ableitung von Schranken für die Kohärenz von Khatri-Rao-Produkten, welche ein zentrales Ergebnis dieser Arbeit darstellen. Das dritte Kapitel dreht sich um das Problem, wie man explizit Matrizen mit niedriger Kohärenz konstruieren kann, wobei reell- und komplexwertige Matrizen zum Tragen kommen. Wir stellen Strategien zur Konstruktion von beliebigen Matrizen, Khatri-Rao-Produkten und Vandermonde Matrizen vor. Der Algorithmus für letztere zieht auch untere und obere Köhärenzschranken nach sich. Kapitel vier illustriert einige numerische Resultate für die Schranken und Algorithmen, welche vorher hergeleitet wurden. Wann immer möglich werden numerische Resultate mit theoretischen verglichen. Das letzte Kapitel gibt eine kurze Zusammenfassung der Arbeit und zeigt einige Bereiche auf, welche noch offene Fragen beinhalten.

Diese Arbeit ist in sechs Kapitel unterteilt. Die Einleitung gibt einen kurzen Überblick über die Theorie der reproduzierenden Kerne für Hilberträume und motiviert zugleich die Verallgemeinerung auf Banachräume. Im zweiten Kapitel sind die theoretischen Grundlagen zusammengestellt, welche notwendig sind um spezielle Banachräume zu entwickeln, welche reproduzierende Kerne besitzen können. Kapitel 3 befasst sich schließlich mit Banachräumen mit reproduzierenden Kernen (RKBS), welche aufgrund der Theorie des zweiten Kapitels definiert werden können. Insbesondere werden hier grundlegende Resultate aus der Hilbertraumtheorie analog auf RKBS verallgemeinert. In Kapitel 4 wird erläutert, wie sich RKBS zur Lösung von Interpolationsproblemen einsetzen lassen. In Kapitel 5 wird die Theorie der letzten beiden Kapitel an zwei ausführlichen Beispielen erläutert. Im letzten Kapitel werden die Ergebnisse diskutiert und es gibt einen Ausblick auf mögliche weitere Forschung.

Es gibt viele multikriterielle Optimierungsprobleme in denen verschiedene Größen unbekannt sind und daher geschätzt werden müssen. Solche Schätzungen liefern eine Folge von Ersatzproblemen. Daher wäre es nützlich die Qualität dieser Probleme in Bezug auf die zulässige Menge, die effiziente Menge und die zugehörige Lösungsmenge zu kennen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Herleitung geeigneter quantitativer Aussagen zur Konvergenz der Mengenfolgen die durch das Lösen der Ersatzprobleme entstehen. Weiterhin wird gezeigt wie diese Aussagen dazu benutzt werden können, um Konfidenzmengen zu erhalten.

Zu zwei gegebenen endlichen, schlichten und ungerichteten Graphen $G$ und $H$ können verschiedene Packungskonzepte betrachtet werden. Zwei eckendisjunkte induzierte Untergraphen $H$ und $H'$ von $G$ heißen unabhängig, wenn $G$ keine Kante zwischen $H$ und $H'$ enthält. So ist $\alpha(G, H)$ die größte Anzahl eckendisjunkter Kopien von $H$, die induzierte Untergraphen von $G$ und paarweise unabhängig sind. Für $H=K_1$ stellt $\alpha(G, K_1)$ die Unabhängigkeitszahl $\alpha(G)$ dar. Die Bestimmung von $\alpha(G, H)$ ist im Allgemeinen schwer. In "Packing of induced subgraphs" von J. Harant, S. Richter und H. Sachs werden unter anderen im Fall, dass $G$ ein $r$-regulärer Graph ist, zwei obere Schranken für $\alpha(G, H)$ bewiesen. Motiviert dadurch stellt sich die Frage nach einem Satz, der für nicht notwendig reguläre Graphen $G$ gilt und den Satz aus der Literatur verallgemeinern kann. In dieser Arbeit wird ein neuer Satz mit Hilfsmitteln aus der Graphentheorie, linearen Algebra und Lagrange-Theorie bewiesen. Der Satz gilt für nicht notwendig reguläre Graphen $G$ und ist in einem Spezialfall eine Verallgemeinerung des Satzes von Harant, Richter und Sachs. Zur Berechnung der bewiesenen Schranken müssen sowohl induzierte Untergraphen von $H$, als auch mehrere Gleichungssysteme gelöst werden. Dieser Aufwand ist dennoch durchaus vertretbar, da meist "kleine" Graphen $H$ in $G$ gepackt werden und die Menge der induzierten Untergraphen von $H$ damit überschaubar bleibt.

In dieser Arbeit geht es darum, asymptotische Konfidenzintervalle bereitzustellen, dafür wird der Artikel "Empirical likelihood ratio confidence intervals for a single functional" von Art B. Owen aufgearbeitet. Die Beweise, die im Artikel nur angedeutet werden, werden in dieser Arbeit tiefgründiger vollzogen, so dass der Leser diesen besser folgen kann. Außerdem sollen die Simulationen, die der Autor dieses Artikels durchgeführt hat, anhand eigener eingeschätzt werden.

In der Arbeit werden für multivariate Dichtefunktionen optimale Bandbreiten und Kernfunktionen bez. einer gleichm. Approximation der Dichte in Wahrscheinlichkeit abgeleitet und diese in einer Computersimulation verwendet. Des Weiteren wird eine gleichm. Approximation der Dichte in Wahrscheinlichkeit für Dichten mit einer Unstetigkeitsstelle und modifizierte Kerndichteschätzer hergeleitet.

Die Finanzmärkte haben sich in jüngster Zeit rasant entwickelt. Ein wichtiger Aspekt beim Halten eines Portfolios besteht deshalb darin, Abhängigkeiten und Risiken adäquat zu modellieren. Die seit Jahrzehnten benutzte Normalverteilungsannahme mit dem Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson erweist sich durch immer neue statistische Untersuchungen als dafür ungeeignet. Für ein Portfolio werden gemeinsame extreme Ereignisse durch die mehrdimensionale Normalverteilung nur unzureichend erfasst. Ein Standardmaß zur Bestimmung des Marktrisikos ist der Value-at-Risk. Dabei wird eine Wahrscheinlichkeit vorgegeben und der Wert des Value-at-Risk bestimmt. Beim Value-at-Risk handelt es sich einfach um ein Quantil der vorgegebenen Wahrscheinlichkeit der Verteilung einer risikobehafteten Anlage. Für die Modellierung des Value-at-Risk werden elliptische Copulas verwendet. Copulafunktionen stellen ein allgemeines Konzept zur Modellierung von Abhängigkeiten dar. Die Copula soll die eindimensionalen Randverteilungen zu einer gemeinsamen, mehrdimensionalen Verteilungsfunktion koppeln. Dabei trägt die Copula die ganze Abhängigkeitsstruktur in sich. Für stetige mehrdimensionale Verteilungen können durch die Copula die eindimensionalen Randverteilungen und die mehrdimensionale Abhängigkeitsstruktur separiert werden. Das Hauptaugenmerk wird auf der Gauß- und der t-Copula liegen. Für diese beiden Copulas wird die praktische Anwendung auf reale Finanzmarktdaten im Rahmen der Risikomessung mit dem Value-at-Risk gezeigt. Dabei werden nicht nur die Copulas, sondern auch die Randverteilungen der einzelnen Vermögenswerte eine Rolle spielen. Es wird ein parametrischer Ansatz verwendet. Dazu werden Verfahren vorgestellt, mit denen die Parameter der benutzen Copulas und Randverteilungen geschätzt werden können. Für die Schätzungen wird das Statistikprogramm R verwendet. Es werden Befehle und Programmcodes vorgestellt um die vollständige Anwendung in R darzustellen. Die zur Schätzung des Value-at-Risk benötigten Zufallsrenditen werden mit Hilfe der durch die Copula vorgegebenen Abhängigkeitsstruktur mit Berücksichtigung der Randverteilungen erzeugt.

Die Behandlung des Themas "Konfidenzmengen für Shortfall Constraints" stellt eine Verbindung zwischen der stochastischen Optimierung und deren wirtschaftlicher Anwendung dar. Dazu betrachte ich eine in der Portolio-Optimierung auftretende Nebenbedingung zur Risikoregulierung, die Shortfall Constraint genannt wird. Im ersten Teil meiner Arbeit beschreibe ich ein Vorgehen zur Herleitung von Konfidenzmengen für allgemeine Restriktionsmengen. Im zweiten Teil gehe ich näher auf die Shortfall-Restriktionsmenge ein und wende die Theorie an, um zu einem vorgegebenen Stichprobenumfang eine Konfidenzmenge zu bestimmen.

Meine Diplomarbeit ist eine Übersetztung vom Englischen ins Deutsche von vier Kapiteln der gleichnamigen Monographie von R. Kaas, D. R. Dannenburg und M. J. Goovaerts. Dabei habe ich zusätzlich Beweise im Text ausgeführt und die zu jedem Kapitel gestellten Aufgaben gelöst. In der Praxis muss oft eine Prämie für eine Gruppe von Versicherungsverträgen bestimmt werden, bei der nur eine begrenzte Erfahrung über die einzelne Gruppe von Verträgen verfügbar ist, aber dafür viel Erfahrung über andere, mehr oder weniger ähnliche, Verträge. Um daraus eine optimale Credibility-Prämie zu bekommen, betrachten wir ein gewichtetes Mittel z_jX_j+(1-z_j)X mit dem Gesamtmittelwert X aller Daten (Kollektivprämie), den Schadenmittelwerten X_j für jede Gruppe j als Individualprämien und dem Credibility-Faktor z_j , der die Glaubwürdigkeit der individuellen Erfahrung von Gruppe j beschreibt. Je nach Voraussetzungen gibt es Modelle, wie das balanzierte Bühlmann- oder Bühlmann-Straub-Modell, um den homogenen und inhomogenen Credibility-Schätzer zu bestimmen. Ebenso wird ein allgemeines Modell mit invertierter Kovarianzmatrix betrachtet, aus dem sich die speziellen Modelle herleiten lassen. Zum Schluss wird der Fall untersucht, wenn der Schätzer nicht als linear vorausgesetzt ist.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit statistischen Analysen der Festbetoneigenschaften (Feucht- und Trockenmasse, Dichte, Druckfestigkeit und Steinhöhe) von Betonsteine. Im Rahmen der Theorie des Linearen Modells der mathematischen Statistik wird ein varianzanalytisches Modell vorgeschlagen. In diesem Modell werden mögliche Mittelwerteinflüsse auf die Festbetonmerkmale, welche durch die Zeilen- und Spaltenlage der Steine innerhalb der Produktionsform sowie die Zugehörigkeit der Betonsteine zu verschiedenen Produktionszyklen verursacht werden, geprüft. Unter Berücksichtigung möglicher Wechselwirkungen werden die benötigten Nebenbedingungen mit Hilfe einer Reparametrisierungsmatrix angegeben. Es zeigt sich, dass sich die Nebenbedingungen direkt in die Normalengleichungen des Modells einbeziehen lassen. Dieses Vorgehen ermöglicht eine vereinfachte Bestimmung des MQ-Schätzers. Des Weiteren lässt sich der Stichprobenvektor orthogonal zerlegen, was den Beweis der Streuungszerlegung und der Kovariationszerlegung sowie die Angabe der relevanten Hypothesenräume mit ihren Dimensionen ermöglicht. Mit Hilfe der Streuungszerlegung werden für die Produktion relevante Streuparameter angegeben. Diese relativen Streuparameter ermöglichen eine Bewertung der Produktion hinsichtlich der Homogenität der Festbetonmerkmale. Des Weiteren eignen sich diese Parameter zur Bewertung von Änderungen im Produktionsablauf. Mit Hilfe der Kovariationszerlegung und der Streuungszerlegung wird eine additive Zerlegung des empirischen Korrelationskoeffizienten zwischen zwei Merkmalen, welche durch das gleiche varianzanalytische Modell dargestellt werden, gezeigt. Diese Zerlegung ermöglicht eine differenziertere Betrachtungsweise der Korrelationsstruktur der Festbetonmerkmale. Die Analysen univariater Daten, beginnend mit der Deskription über die Exploration bis zur Anwendung inferenzstatistischen Verfahren, können durch eine in R entwickelte Funktion (univariat) durchgeführt werden. Die Lage der Steine innerhalb der Produktionsform und innerhalb eines Produktionszyklus übt einen signifikanten Mittelwerteinfluss auf die Festbetonmerkmale der Steine aus. Des Weiteren führen diese Einflüsse dazu, dass der empirische Korrelationskoeffizient zwischen zwei Merkmalen als Schätzung für die tatsächliche Korrelation nicht geeignet ist.

In dieser Arbeit wird die Schätzung des Modalwertes einer nichtparametrischen Regression behandelt. Der Modalwert wird im Vergleich zu dem arithmetischen Mittel oder dem Median von fehlerhaften Daten nicht so stark verzerrt. Weiterhin wird gezeigt, unter welchen Voraussetzungen die normalerweise verwendeten Kernschätzer wie der Gasser-Müller-, Nadaraya-Watson und der Priestley-Chao-Kernschätzer die gefundenen Raten erzielen können.

Zielstellung dieser Arbeit ist es, die Frage zu klären, welches von 2 Verfahren für die Belieferung und Abrechnung von Strom für Kleinkunden aus Sicht eines Verteilnetzbetreibers besser geeignet ist. Durch die Erläuterung des Netznutzungsmodells in der Einleitung werden zunächst wichtige Zusammenhänge am Strommarkt deutlich. Im Anschluss werden die einzelnen Verfahren vorgestellt und mit Daten eines speziellen Geschäftsjahres in Excel durchgerechnet. Im 3. Kapitel wurden verschiedene Situationen und die Auswirkungen auf beide Verfahren betrachtet. Dabei ist deutlich geworden, dass im synthetischen Verfahren das Risiko besteht, dass Kosten, die durch Prognoseungenauigkeiten entstehen, nicht genau auf die Verursacher umgewälzt werden. Dieses Risiko tritt im analytischen Verfahren nicht ein. Durch verschiedene Fallbetrachtungen sind die Fälle herausgearbeitet worden, in denen für den Verteilnetzbetreiber Gewinne oder Verluste eintreten. Die Größenordnung der Verluste und Gewinne war letztendlich ausschlaggebend, dass sich das analytische Verfahren aus Sicht des Verteilnetzbetreibers als das bessere herausgestellt hat.

In meiner Diplomarbeit geht es um die Schätzung in Scheinbar unverbundenen Regressionsmodellen (SUR). Nach einer Einführung in die SUR- Modelle mit M Regressionsgleichungen beschäftigen wir uns mit dem Problem, des effizienten Schätzens der Regressionskoeffizienten bei unbekannter Kovarianzmatrix. Dazu wird zunächst ein allgemeiner SUR- bzw. FGLS- Schätzer betrachtet und im Anschluss zwei spezielle Ausprägungen dieses Schätzers definiert. Zum einen der SUR-Schätzer mit Restriktionen, kurz SURR und zum anderen jener ohne Restriktionen genannt SUUR. - Nach diesen einführenden Betrachtungen reduzieren wir unser SUR Modell auf ein SUR- Modell mit zwei Gleichungen und nennen es SUR2. Es werden in SUR2 allgemeine SUR- bzw. FGLS- Schätzer für die Regressionskoeffizienten hergeleitet und diese Konzepte auf die SUUR und SURR Schätzer übertragen. Alsdann wird das Modell SUR2 weiter vereinfacht werden, d.h. wir untersuchen dann ein Zwei- Gleichungs- SUR Modell mit orthogonalen Regressoren und nennen dieses SUR3. Jenes SUR3 Modell und die Schätzung darin nimmt den Hauptteil der Diplomarbeit ein. Dazu werden in aufwändigen Rechnungen Kovarianzmatrizen der SUUR und SURR-Schätzer im Modell SUR3 hergeleitet. Damit sind Effizienzvergleiche zwischen diesen Schätzern möglich und werden ausführlich diskutiert. Danach wird die Stichprobenverteilung des SUUR- Schätzers im Mittelpunkt stehen. Genauer wird eine Dichtefunktion des zufälligen Schätzfehlers des SUUR Schätzers bestimmt. Es wird sich zeigen, dass diese Dichte bei großen Stichprobenumfängen gegen die Normalverteilung strebt. - Welche Bedeutung SUR- Modelle und SUR-Schätzungen in der Praxis haben, wird zum Ende der Diplomarbeit an einem kleinen Beispiel aus Grunfelds Investitionstheorie illustriert.

Es wird ein Ansatz zum Nachweis asymptotischer Normalität von Modalwertschätzern mehrdimensionaler Dichten eines Artikels vom Autor Samanta ausgearbeitet und - zur Erhaltung der asymptotischen Normlität des Modalwertschätzers - modifiziert. Zwei weitere Ansätze werden vorgestellt und mit dem ersten auf ihre Voraussetzungen und Ergebnisse verglichen.