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Methoden der Ökonometrie

Aktuelles

19.09.2023:

Der Kurs Methoden der Ökonometrie findet im Wintersemester 2023/2024 in Präsenz und in Englisch statt. Deshalb sind alle Informationen auf der englischen Version des Kurses, siehe Button oben zum Umschalten.



Inhalte

BESCHREIBUNG

In der Praxis empirischer Wirtschaftsforschung hängt die Wahl eines ökonometrischen Modells und Schätzverfahrens sehr von der Fragestellung und der Datenlage ab. Während mittlerweile viele ökonometrische Verfahren in ökonometrischer Software implementiert sind, erfordert deren Anwendung und die Interpretation von Ergebnissen im Allgemeinen fundierte Kenntnisse ökonometrischer Theorie. 

Das Ziel der Masterkurse Methoden der Ökonometrie ist es, Studierende anhand des klassischen multiplen Regressionsmodells mit wesentlichen Grundlagen der ökonometrischen Theorie vertraut zu machen. AbsolventInnen des Kurses erhalten damit u.a. die Voraussetzung, die Theorie und Anwendung fortgeschrittener ökonometrischer Methoden für die Analyse von Zeitreihen- und Paneldaten in den Kursen Fortgeschrittene Ökonometrie und Quantitative Wirtschaftsforschung IIdes Schwerpunktmoduls Empirische Wirtschaftsforschung zu erlernen als auch ökonometrische Lehrbücher und Literatur auf dem Graduateniveau selbständig studieren zu können.

Im Fokus stehen dabei insbesondere die Eigenschaften des Kleinst-Quadrate-Schätzers (KQ/OLS-Schätzers), sowie des verallgemeinerten Kleinst-Quadrate-Schätzers (GLS-Schätzers). Zu Beginn werden die Grundlagen ökonometrischer Modelle aufgezeigt, u.a. welche Größen mit Hilfe der multiplen Regression modelliert werden können und welche nicht. Es werden die zum Verständnis des KQ-Schätzers wesentlichen Grundlagen in linearer Algebra behandelt, sowie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie für die Analyse von exakten und approximativen Schätzeigenschaften vieler Schätzer, insbesondere des KQ-Schätzers. Weiterhin werden ausführlich die Eigenschaften gängiger Methoden zum Testen (ökonomischer) Hypothesen analysiert. Schließlich wird der verallgemeinerte KQ-Schätzer und dessen Anwendung für einfache Paneldatenmodelle behandelt.

! Wichtig !

Für die Anwendung der Methoden in der Praxis wird die freie Statistiksoftware R verwendet, die nicht nur in Ökonometrie, sondern in Bereichen wie Soziologie, Biostatistik oder Materialwissenschaften immer größere Popularität erlangt (vgl. Tiobe-Index oder New York Timesvom 6. Januar 2009 (pdf-Version)). Studierenden wird sehr empfohlen den Wahlkurs Programmieren mit R, der in der letzten semesterfreien Woche stattfindet, zu besuchen. Wichtige Grundlagen werden zwar in der Vorlesung besprochen, ein tieferer Einblick kann aber leichter im Wahlkurs gewonnen werden.

INHALTE

Methoden der Ökonometrie (PO 2015) (Pflichtkurs)

Mathematischer Vorkurs

  • Lineare Algebra (Vektoren, Vektorräume, Euklidischer Raum, Matrixalgebra)
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie (Zufallsvariablen, Verteilungs- und Dichtefunktionen, Momente, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Momente)
  • Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Standardnormalverteilung, multivariate Normalverteilung, Chiquadratverteilung, F-Verteilung, t-Verteilung)
  • Werkzeuge der Wahrscheinlichkeitstheorie für die asymptotische Analyse: Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen (Konvergenz in Wahrscheinlichkeit (plim), Konvergenz in Verteilung, Slutsky's Theorem, Theorem über stetige Abbildungen)

Hauptkurs: Ökonometrische Methoden

  • Grundlagen der Schätz- und Testtheorie
  • Werkzeuge für die asymptotische Analyse (Gesetze der großen Zahlen, zentrale Grenzwertsätze)
  • Kleinst-Quadrate-Schätzer: Ableitung und geometrische Interpretation (Projektionen, Frisch-Waugh-Lovell-Theorem)
  • Exakte statistische Eigenschaften des KQ-Schätzers in endlichen Stichproben (Bedingungen für unverzerrte und normalverteite KQ-Schätzer, Varianz-Kovarianzmatrix von Parameterschätzern, Effizienz, Gauss-Markov-Theorem)
  • Approximative statistische Eigenschaften des KQ-Schätzers in endlichen Stichproben mit Hilfe asymptotischer Methoden (exogene und vorherbestimmte Regressoren, Konsistenz, asymptotische Normalverteilung teils mit Ableitungen)
  • Eigenschaften des KQ-Schätzers bei fehlspezifierten Regressionsmodellen (Verzerrung, Mittlerer Quadratischer Fehler)
  • Exakte Tests (t-Test, F-Test, Chow-Strukturbruchtest)
  • Asymptotische Tests (t-Test, F-Test)
  • Empirische Anwendungen
  • Bootstraptests und Konfidenzintervalle
  • Analyse von Zeitreihendaten (Autokorrelation, stochastische Prozesse, Stationarität, autoregressive Prozesse, dynamisch lineare Regressionsmodelle)
  • Heteroskedastie- und autokorrelationsrobuste Standardfehler (HAC-Standardfehler)
  • (Anwendbare) verallgemeinerte KQ-Schätzer (GLS, FGLS-Schätzer) und Anwendung bei heteroskedastischen Fehlern
  • Tests zur Modellüberprüfung
  • Ausblick auf weitere Schätzmethoden: Instrumentvariablenschätzer (IV), Maximum-Likelihood-Schätzer (ML) 

LITERATUR

Pflichtliteratur:

Davidson, R. und MacKinnon, J.G. (2004). Econometric Theory and Methods. Oxford University Press. 
Korrekturen seit Publikation 
(Das Buch ist in der Bibliothek mehrfach vorhanden, bei Pustet auf dem Campus vorrätig bzw.kann dort bestellt werden.)

Ergänzungsliteratur und vertiefende Literatur:

siehe Kursunterlagen
 

SOFTWARE

Im Kurs wird die freie Software R verwendet. Siehe Hinweis oben.
 

ZIELGRUPPE / VORAUSSETZUNGEN

Pflichtkurs ist Bestandteil im Pflichtmodul Methoden der VWL im Master VWL und IVWL.

Pflichtkurs ist Wahlkurs im Wahlmodul Quantitative Finanzwirtschaft im Master BWL.

Notwendig: Kenntnisse der ersten beiden Teile des Mathematikvorkurses.

Für Studierende, die während ihres bisherigen (Bachelor)studiums noch keinen einführenden Ökonometriekurs besucht haben:

Hilfreich: Kenntnisse des Bachelorkurses Einführung in die Ökonometrie (ehemals Ökonometrie I)

NOTENVERGABE

Die Gesamtnote in der jeweiligen Veranstaltung ergibt sich aus der schriftlichen Prüfung und semesterbegleitenden Leistungen. Zum Bestehen des Kurses ist das Bestehen der Klausur und eine Gesamtnote nicht schlechter als 4,0 erforderlich. 


Downloads

Lectures Tutorials (Übungen) Various summaries (in German)
R Introduction (Training) (Exercises) Catalogue of exercises (Katalog) Wahrscheinlichkeitstheorie
Handout for lecture (in German) Vorlesungsmaterial (a new update will be available by early October 2023)
To-do list (Aufgabenliste)
Rechenregeln von Momenten
(kleine) Verteilungsübersicht
Data and R codes for the handout, lectures and tutorials are available on GRIPS Konvergenzen in Wahrscheinlichkeiten

 

 

 

 

Geometrie des KQ-Schätzers
Kurzerklärung eines R Outputs
Zsh. der Verteilungen
Blockungslemma
Griechisches Alphabet

Ensemble- und Zeitmittelwerte

Parameter in verschiedenen Modellen
Ergodizität und Stationarität Bild

Termine und Räume

Informationen zu den Terminen des Mathematik-Vorkurses und der nachfolgenden Veranstaltungen finden sich auf der englischen Seite des Moduls.



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

Lehrstuhl für Ökonometrie

 

Beate Weywara, Baumaquarell 2015 05 13 (Ausschnitt)