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Zeitreihenökonometrie

Aktuelles

23.03.2024/02.02.2024: Im Sommersemester 2024 ist die Vorlesung Zeitreihenökonometrie als Screencast via GRIPS verfügbar. Der Screencast wurde größtenteils im Sommer 2022 aufgezeichnet. Zusätzlich wird es drei Präsenztermine geben, der erste findet am 17. April 2024 im W 112 statt. Die anderen beiden werden noch bekannt gegeben werden.

Die Übungen finden in Präsenz statt.

Vorlesungsfolien und Übungsblätter können Sie von dieser Webseite herunterladen. Daten und R-Programme von GRIPS.


14.03.2023: Ab Sommersemester 2023 gilt:

Als semesterbegleitende Leistung (SBL) wird eine Lernzielkontrolle, voraussichtlich in Vorlesungswoche 9, abgehalten. Die Lernzielkontrolle zählt 16%, die Klausur 84% zur Gesamtnote.


01.04.2020: Dieses Semester wird sowohl in der Vorlesung als auch in der Übung die Open Source Software R für Anwendungsbeispiele und Datenarbeiten verwendet. Bitte installieren Sie daher zur Lösung der Übungsblätter R und RStudio auf Ihrem Laptop/ Rechner.

Download des R Pakets:

- R für Windows

- R für Mac

- R für Linux

Download free version of RStudio


Inhalte

BESCHREIBUNG / LERNINHALTE

Die Analyse von Zeitreihendaten spielt eine zentrale Rolle in der empirischen Wirtschaftsforschung und noch allgemeiner in Data Science und steht deshalb im Mittelpunkt von Zeitreihenökonometrie. Zeitreihendaten können dabei eine unterschiedliche Dynamik aufweisen und von Trends, Saisonmustern, Strukturbrüchen oder langfristigen Gleichgewichtsbeziehungen geprägt sein.

Studierende lernen, die jeweiligen Eigenschaften von Zeitreihendaten zu erkennen und entsprechend geeignete ökonometrische Zeitreihenmodelle auszuwählen und anzuwenden. Sie erlernen die hierfür relevanten Grundlagen statistischer und ökonometrischer Theorie und ihre praktische Anwendung auf Basis der frei verfügbaren Software R.

Im Kurs Zeitreihenökonometrie geht es um die Analyse von Zeitreihendaten. Dazu gehört das Studium der Eigenschaften möglicher datengenerierender Zeitreihenprozesse. Von zentraler Bedeutung ist hier die Theorie der autoregressiven Prozesse (man stelle sich diese als eine stochastische Variante von deterministischen Differenzengleichungen vor). Die Analyse von Zeitreihendaten erfordert eine Reihe von zusätzlichen Kenntnissen, da z.B. die Schätzeigenschaften des Kleinst-Quadrate-Schätzers (OLS) von den Exogenitätseigenschaften der Regressoren bzw. von den dynamischen Stabilitätseigenschaften des autoregressiven Prozesses abhängen, der die beobachteten Daten generiert haben könnte. Wesentlich ist auch, ob ein Trend oder Saisonmuster vorliegt. Eng verbunden hiermit ist die Fragestellung, ob ein beobachteter Zeittrend deterministischer Natur ist oder eine Ausprägung eines Random Walks ist. Zur Beantwortung dieser Frage sind sogenannte Einheitswurzeltests notwendig. Prägen Zeittrends mehrere Zeitreihen gemeinsam, so können langfristige Gleichgewichtsbeziehungen zwischen den Variablen vorliegen, zu deren Modellierung Kointegrationsmodelle verwendet werden. Diese Modelle spielen insbesondere in der empirischen Makroökonomie eine herausragende Rolle und sind ein unverzichtbares Werkzeug für Prognosen.

GLIEDERUNG

  • Zeitreihenmodelle mit streng exogenen Regressoren
  • Trends und Saisonalität
  • Autoregressive Zeitreihenmodelle
  • Asymptotische Eigenschaften des OLS-Schätzers für autoregressive Modelle
  • Nichtstationäre Zeitreihenprozesse, Random Walk-Prozesse
  • Dynamische Regressionsmodelle mit unkorrelierten Fehlern
  • Regressionsmodelle mit autokorrelierten und heteroskedastischen Fehlern
  • Tests auf Autokorrelation in den Residuen
  • Einheitswurzeltests: Tests zum Überprüfen der Random Walk-Hypothese
  • Fehlerkorrekturmodelle, Kointegration (Schätzung und Test)
  • Prognose und Prognoseintervalle

LITERATUR

Wooldridge, J.M. (2009 - oder neuer). Introductory Econometrics. A Modern Approach, 4. Auflage, Thomson South-Western (Chapters 5, 7, 9, 10 - 12, 18).

ZIELGRUPPE / VORAUSSETZUNGEN

Die Veranstaltung richtet sich an Bachelor-Studierende der 2. Studienphase, die breits die Veranstaltung Einführung in die Ökonometrie besucht haben. 

NOTENVERGABE

Siehe Tab Aktuelles oder aktuelle Version des Modulkatalogs


Downloads

Termine und Räume

Terminplan

Vorlesung

via Screencast

und 3 mal Mittwoch

8.15-9.45 W 112

Rolf Tschernig

Erster Termin: 17.04.24

Zweiter Termin: tba

Dritter Termin: tba

Übung Donnerstag

8.30-10.00

W 115 Adrian Amos Drexel

Beginn:
18.04.24



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

Lehrstuhl für Ökonometrie

 

Beate Weywara, Baumaquarell 2015 05 13 (Ausschnitt)