Tests zur Modellspezifikation in der nichtlinearen Regression Als Grundlage vieler statistischer Verfahren wird der Prozess der Entstehung von Daten modelliert um dann weitere Schätz und Testverfahren anzuwenden. Diese Arbeit befasst sich mit der Frage wie diese Spezifikation für parametrische Modelle selbst getestet werden kann. In Erweiterung bestehender Verfahren werden Tests mit festem Kern eingeführt und ihre asymptotischen Eigenschaften werden analysiert. Es wird gezeigt dass die Bestimmung der kritischen Werte mit mehreren Stichprobenwiederholungsverfahren möglich ist. Von diesen ist eine neue Monte Carlo Approximation besonders wichtig da sie die Komplexität der Berechnung deutlich verringern kann. Ein bedingter Kleinste Quadrate Schätzer für nichtlineare parametrische Modelle wird definiert und seine wesentlichen asymptotischen Eigenschaften werden hergeleitet. Sämtliche Versionen der Tests und alle neuen Konzepte wurden in Simulationsstudien untersucht deren wichtigste Resultate präsentiert werden. Die praktische Anwendbarkeit der Testverfahren wird an einem Datensatz zur Produktwahl dargelegt der mit multinomialen Logit Modellen analysiert werden soll.