Bernd Schips Livres

InhaltsverzeichnisEinführung.- Anmerkungen zur Bedeutung der empirischen Forschung in den Wirtschaftswissenschaften.- Der Modellbegriff in der ökonomischen Theorie.- Ein scheinbar ganz einfaches Beispiel: Modelle für das gesamtwirtschaftliche Konsumverhalten.- Zum Umgang mit wirtschaftsstatistischen Daten.- Erläuterungen zu den Begriffen ‚ökonometrisches Modell’ und ‚ökonometrische Struktur’.- Einige einführende Beispiele zur Spezifikation einfacher ökonometrischer Modelle.- I: Einzelgleichungsmodelle.- Bemerkungen zur Notation linearer Einzelgleichungsmodelle.- Die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate (OLS) zur Lösung der Schätzaufgabe.- Stochastische Eigenschaften der OLS-Schätzfunktionen.- Zur Verteilung der OLS-Schätzfunktionen $$ \hat \beta \ $$ und $$ \hat \sigma _u^2\ $$ unter der Annahme unabhängiger, identisch normalverteilter Störvariablen u und einige Signifikanztests.- Konsequenzen von Verletzungen der gemachten idealen Voraussetzungen für die OLS-Schätzfunktionen.- Stochastische erklärende Variablen.- Tests auf eine Autokorrelation der Störvariablen.- Einige praktische Beispiele.- Verallgemeinerte Kleinst-Quadrate-Schätzfunktionen (GLS).- Ein Test auf Heteroskedastizität der Störvariablen.- Zur Analyse von vermuteten Strukturbrüchen.- Einzelgleichungsmodelle ohne Absolutglied.- Weitere Beispiele.- Ex-ante-Prognosen auf der Basis geschätzter Einzelgleichungsmodelle.- Der Instrumentvariablenansatz.- Maximum-Likelihood-Schätzfunktionen für lineare Einzelgleichungsmodelle.- Zur Linearisierung von nichtlinearen Einzelgleichungsmodellen.- Modelle mit Fehlern in den Variablen.- II: Lineare Mehrgleichungsmodelle.- Zur Darstellung linearer Mehrgleichungsmodelle.- Rekursive und interdependente Modelle.- Multiplikatoren.- Ein Modell mit 3Gleichungen zum Einüben der Notation und der Darstellungsformen.- Das Schätzproblem bei interdependenten Modellen.- Das Identifikationsproblem.- Die zweistufige Methode der kleinsten Quadrate (TSLS).- Nichtlinearitäten in den gemeinsam abhängigen Variablen von Mehrgleichungsmodellen.- Zur Analyse von ex-post- und ex-ante-Prognosen.- Ein kleines gesamtwirtschaftliches Modell als Übungsbeispiel.- III: Zeitreihenmodelle.- Stochastische Prozesse.- Gleitende Durchschnittsprozesse (moving average).- Autoregressive Prozesse.- ARMA- und ARIMA-Modelle.- Schätzen der Parameter eines autoregressiven Prozesses.- Schätzen der Parameter eines gleitenden Durchschnittsprozesses.- Vektorautoregressive Modelle.- GRANGER-SIMS-Kausalitätstest.- Miszellen.- Stein-Rule-Schätzfunktionen.- Jackknifing.- Bootstrapping.- Ein Beispiel zum Vergleich verschiedener Schätzverfahren für ß in einem linearen Einzelgleichungsmodell.- Das Ausreisserproblem und robuste Schätzverfahren.- Modelle mit qualitativen und begrenzt abhängigen Variablen.- Modellschätzungen auf der Basis einer Kombination von Zeitreihen- mit Querschnittsdaten.- Nachwort für den mit den Verhältnissen an der Hochschule St. Gallen nicht vertrauten Leser.- Anhang mit Daten.

Mit der Einführung des neuen Krankenversicherungsgesetzes 1996 sollte der Kostenanstieg im Gesundheitssystem gedämpft und die Solidarität zwischen Armen und Reichen, zwischen Gesunden, Kranken und Pflegebedürftigen gestärkt werden. Doch regulatorische Hemmnisse und systemimmanente Fehlanreize verhindern die Erfüllung dieser Ziele. Die heutigen Finanzierungsformen tragen nur wenig zu einem kostenbewussten Verhalten bei, der Wettbewerb um Effizienz und Qualität bleibt aus, die Prämien steigen, der Risikoausgleich gewinnt an Bedeutung. Eine Gesundung des schweizerischen Gesundheitssektors ist nur mit einer Stärkung des Wettbewerbs und unter Berücksichtigung der vielfältigen Beziehungen zwischen den einzelnen Akteuren zu erreichen. Mit seiner liberal-marktwirtschaftlichen Sicht liefert das Buch konkrete Alternativen zu den laufenden politischen Vorstössen und fordert eine Rückkehr zu marktnahen Gesamtlösungen. + Realistisches Reformkonzept für das schweizerische Gesundheitssystem + Geschichte, Stand und Zukunft des Krankenversicherungsgesetzes