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Einführung in die Ökonometrie

Aktuelles

06.08.2020: Hinweis: Die Vorlesung und Übungen Einführung in die Ökonometrie wird ab dem Wintersemester 2020/ 2021 vom Lehrstuhl Empirische Wirtschaftsforschung (Prof. Dr. Lea Cassar) angeboten. Die Folien zum Kurs Einführung in die Ökonometrie von Prof. Tschernig finden Sie hier. Eine englische Version finden Sie hier.



Inhalte

Beschreibung /  Lerninhalte

Quantitative ökonomische Analysen unterliegen typischerweise einem mehr oder minder großen Grad an Unsicherheit. Die Ökonometrie bietet u.a. Verfahren an, mit Hilfe von Daten ökonomische Zusammenhänge zu quantifizieren und zu testen und dabei das den Ergebnissen zugrundeliegende Ausmaß an Unsicherheit abzuschätzen. In diesem Kurs lernen die Studierenden die zentralen ökonometrischen Werkzeuge und die zugrundeliegende ökonometrische Theorie kennen. Damit können sie

  • eigenständig einfache empirisch-ökonometrische Analysen durchführen und damit quantitative Aussagen inklusive der ihnen zugrundeliegenden Unsicherheit geben,
  • fehlerhaft durchgeführte ökonometrische Studien und deren Konsequenzen erkennen,
  • erkennen, wann sie einen erfahrenen Ökonometrie-Experten zu Rate ziehen sollten,
  • an fortgeschrittenen empirischen (Ökonometrie-) Veranstaltungen teilnehmen,
  • sich anspruchsvollere ökonometrische Methoden aneignen.

Der Schwerpunkt der Veranstaltung Einführung in die Ökonometrie liegt auf der Analyse von Querschnittsdaten (Daten, die innerhalb einer Periode von verschiedenen Einheiten bzw. Subjekten erhoben wurden).

Wesentlich ist, dass die Studierenden anhand einer Anzahl von empirischen Fragestellungen lernen, die vermittelten ökonometrischen Methoden anzuwenden. Als Anwendungsbeispiel sei die Identifikation der Einflussgrößen von Handelsströmen, Löhnen, Mieten, Immobilienpreisen, Managergehältern genannt. Als Software kommt hauptsächlich EViews zum Einsatz.

Gliederung 

  • Kausalität und Experimente
  • Das einfache und multiple lineare Regressionsmodell
  • Kleinst-Quadrate-Schätzung (Ordinary Least Squares (OLS))
  • Schätzeigenschaften des Kleinst-Quadrate-Schätzers bei endlichen Stichproben und hierfür erforderliche Modellannahmen
  • Modellspezifikation und Wahl der funktionalen Form
  • Interpretation von Modellparametern
  • Hypothesentests (t-Test, F-Test)
  • Konfidenzintervalle
  • Schätzeigenschaften des Kleinst-Quadrate-Schätzers in großen Stichproben (asymptotische Eigenschaften)
  • Prognosen und Prognosefehler
  • Heteroskedastie-robuste Standardfehler und Tests auf Heteroskedastie
  • Verallgemeinerte Kleinst-Quadrate-Schätzung (Generalized Least Squares (GLS))
  • Feasible Generalized Least Squares-Schätzung (FGLS)
  • Modelldiagnose

Folien

Die Folien zum Kurs finden Sie hier.



  1. Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
  2. Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie

Lehrstuhl für Ökonometrie

 

Beate Weywara, Baumaquarell 2015 05 13 (Ausschnitt)