@book{RugeStrohe2008,
  author    = {Ruge, Marcus and Strohe, Hans Gerhard},
  title     = {Analyse von Erwartungen in der Volkswirtschaft mit Partial-Least-Squares-Modellen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-27010},
  publisher      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2008},
  abstract  = {Der statistische Diskussionbeitrag untersucht, ob und wie sich Erwartungen und Stimmungen in der Wirtschaft bilden bzw. von welchen volkswirtschaftlichen Gr{\"o}ßen sie abh{\"a}ngen. Als Methodik werden Partial Least Squares (PLS) Modelle genutzt, eine Modellklasse der Pfadanalyse mit latenten Variablen. Die verwendeten Daten wurden vom Ifo-Institut und aus der amtlichen Statistik entnommen.},
  language  = {de}
}
@article{Ruge2011,
  author    = {Ruge, Marcus},
  title     = {Prognosen mit dynamischen Strukturgleichungsmodellen},
  series = {Beitr{\"a}ge zur sektoralen und regionalen {\"O}konomie},
  journal   = {Beitr{\"a}ge zur sektoralen und regionalen {\"O}konomie},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-58502},
  pages     = {119 -- 126},
  year      = {2011},
  abstract  = {Die vorliegende Untersuchung gibt einen Ausblick auf Prognosem{\"o}glichkeiten mit dynamischen Strukturgleichungsmodellen. Die Analyse komplexer Systeme mit umfangreichen Datens{\"a}tzen und die Erkennung relevanter Muster erfordern die Verwendung moderner statistischer Verfahren. DPLS-Modelle, eine Variante der Strukturgleichungsmodelle mit Latenten Variablen, werden methodisch erweitert, um mehrere zeitliche Verz{\"o}gerungsstufen gleichzeitig modellieren zu k{\"o}nnen. Die Modelle versuchen, zahlreiche latente Einflussfaktoren und ihre Wechselwirkungen zu identifizieren. Als Daten werden rund 80 Indikatoren aus 20 Quellen verwendet, um Stimmungen, Erwartungen und wirtschaftlich relevanten Gr{\"o}ßen zu operationalisieren und zeitliche Prognosem{\"o}glichkeiten zu evaluieren. F{\"u}r k{\"u}rzere Zeitr{\"a}ume von sechs Monaten sind Stimmungen und Erwartungen die besten verf{\"u}gbaren Prognosevariablen. Dieser Beitrag ist entstanden im Rahmen eines Vortrages im gemeinsamen Forschungsseminar mit der Staatlichen Universit{\"a}t f{\"u}r Wirtschaft und Finanzen Sankt Petersburg Finec im Dezember 2010.},
  language  = {de}
}