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Lineare Regressionsmodelle

Schnelle Fakten

  • Interne Autorenschaft

  • Weitere Publizierende

    Martin Sterner

  • Veröffentlichung

    • 2025
  • Titel der Zeitschrift/Zeitung

    Wirtschaft und Wettbewerb (4)

  • Organisationseinheit

  • Fachgebiete

    • Interdisziplinäre Studien (Schwerpunkt Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften)
  • Format

    Journalartikel (Artikel)

Abstract

In kartellrechtlichen Fragestellungen werden regelmäßig ökonomische Analysen herangezogen. Sofern dafür Datenanalysen eingesetzt werden, geschieht dies mit ökonometrischen Methoden und in vielen Fällen mit einem Regressionsmodell. Das Ziel eines Regressionsmodells ist es, eine oder mehrere endogene (erklärte bzw. abhängige) Variablen durch eine oder – in der Regel – mehrere exogene (erklärende bzw. unabhängige) Variablen zu erklären. Weit verbreitet sind lineare Regressionsmodelle, deren Parameter mit der gewöhnlichen Methode der kleinsten Quadrate (Ordinary Least Squares, OLS) empirisch geschätzt werden. Sofern ein anderes Modell verwendet wird, weist dessen Form oft Gemeinsamkeiten mit einem linearen Regressionsmodell auf. Deshalb sind grundlegende Kenntnisse des einfachen bzw. multiplen linearen Regressionsmodells auch zum Verständnis anderer Regressionsmodelle hilfreich. Der Beitrag erläutert die Funktionsweise von linearen Regressionsmodellen und einige damit verbundene Begriffe. Dafür wird zunächst das einfache lineare Regressionsmodell erläutert und anschließend das multiple lineare Regressionsmodell. Danach werden einzelne wesentliche Aspekte für die Verlässlichkeit der gewonnenen Ergebnisse skizziert.

Schlagwörter

Kartellrecht

Wettbewerbsökonomie

Ökonometrie

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