Wirtschaftliches Handeln ist stets in die Zukunft gerichtet. Dynamische Modelle versuchen diesen Sachverhalt abzubilden. Auf der Modellebene wird es moglich, oko nomische Entwicklungen zu analysieren und mit Hilfe dieser Ergebnisse das reale System planend zu beeinflussen, d. h. zu steuern. In unserem Lehrtext werden Metho den zur Analyse und Steuerung dynamischer okonomischer Systeme vorgestellt. Wich tige Ergebnisse werden anhand ausgewahlter Beispiele veranschaulicht. Dieses Buch ist im Rahmen einer interdisziplinaren Arbeitsgruppe, die sich aus Wirtschaftswissenschaftlern und Mathematikern zusammensetzt, entstanden. Die Ziel setzung der liber mehrere Semester andauernden gemeinsamen Arbeit war es, das gegenseitige Verstandnis der theoretischen Grundlagen der okonomischen System theorie zu erweitern und im Hinblick auf ihre modernen Anwendungen im mikro- und makrookonomischen Bereich zu vertiefen. So entstand aus Beitragen der Mitglieder der Arbeitsgruppe als ein Ergebnis das vorliegende Buch, dessen Gesamtkonzeption eben so wie die didaktische Aufbereitung gemeinsam erarbeitet wurden. Die Darstellung richtet sich vorwiegend an Studenten der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, die quantitativen Methoden gegenliber aufgeschlossen sind. Sie wendet sich aber bewugt auch an Studierende der Kybernetik, der Informatik und der Ingenieurwissenschaften, die hier Gelegenheit finden, ihre systemtheoretischen Kennt nisse auf 6konomische Systeme zu libertragen. Oberdies hoffen wir, dag es gelingt, trotz der teilweise formalen Darstellungsweise auch Praktiker flir diese Methodik der Problemerfassung und -lOsung zu interessieren. Vor allem eine erfolgreiche praktische Anwendung kontrolltheoretischer Losungsverfahren fur okonomische Entscheidungs probleme konnte dazu beitragen, dag systemtheoretische Methoden grogere Beachtung finden. Wir glauben schlieglich, dag dieses Buch auch einen weiteren Anstog zu inter disziplinarer Zusammenarbeit geben wird.

Klappentext

dazu beitragen, dag systemtheoretische Methoden grogere Beachtung finden. Wir glauben schlieglich, dag dieses Buch auch einen weiteren Anstog zu inter­ disziplinarer Zusammenarbeit geben wird.

Inhalt
Einführung.- Literatur.- 1. Lineare dynamische Modelle und ihre allgemeine Lösung.- 1.1 Dynamische ökonomische Beziehungen.- 1.2 Elemente und Formen ökonomischer Modelle.- 1.3 Lösungen deterministischer Differenzengleichungssysteme.- 1.4 Die vollständig endogenisierte Lösung.- Literatur.- 2. Prognosegüte und Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.- 2.1 Analyse der Prognosegüte ökonomischer Modelle.- 2.2 Untersuchung der Spektraleigenschaften ökonomischer Modelle.- Literatur.- 3. Entwicklung dynamischer Entscheidungsmodelle.- 3.1 Komponenten wirtschaftlicher Entscheidungsmodelle.- 3.2 Lineare deterministische Zustandsgieichung und quadratische Zielfunktion.- 3.3 Stochastische linear-quadratische Entscheidungsmodelle.- 3.4 Die quadratische Verlustfunktion als Entscheidungskriterium.- 3.5 Die Bedeutung des linear-quadratischen Ansatzes für die praktische Entscheidungsfindung.- Literatur.- 4. Lineare Entscheidungsregeln zur Steuerung dynamischer Systeme.- 4.1 Deterministische und stochastische lineare Entscheidungsmodelle.- 4.2 Das deterministische Optimierungsmodell.- 4.3 Das stochastische Optimierungsmodell.- 4.4 Lineare Entscheidungsregeln bei Risikoaversion und Risikosympathie.- 4.5 Anwendungsbeispiele.- 4.6 Modellerweiterungen.- Literatur.- 5. Ein lineares makroökonomisches Entscheidungsmodell.- 5.1 Das Modell Mischke II als Grundlage des Entscheidungsmodells.- 5.2 Auswahl der Ziel- und Instrumentvariablen für das Entscheidungsmodell.- 5.3 Berechnung optimaler Politiken.- Literatur.- 6. Sensitivitätsanalysen linear-quadratischer Modelle.- 6.1 Die Bedeutung von Sensitivitätsbetrachtungen.- 6.2 Unsichere Systemzustände.- 6.3 Unsichere Parameter.- 6.4 Abweichende Verläufe exogener Variablen Dynamische Multiplikatoren.- 6.5 Ausblick aufzielfunktionale Aspekte.- Literatur.- 7. Anwendung der linearen Filtertheorie zur Reduktion der Unsicherheit bei dynamischen stochastischen Modellen.- 7.1 Das Schätzproblem bei linearen stochastischen Prozessen und seine Lösung durch lineare Filterung.- 7.2 Schätzung unbekannter Systemgrößen.- 7.3 Vorherbestimmung exogener Variablen.- 7.3.1 Vorhersage exogener Variablen mit ARIMA-Modellen.- 7.3.2 Vorhersagefunktion und lineare Entscheidungsregel.- Anhang A: Herleitung des diskreten Kaiman-Filters.- Anhang B: Herleitung des erweiterten Kaiman-Filters.- Literatur.- Namenverzeichnis.