| Kurssprache | Turnus | Wochenstunden | ECTS | Prüfung |
|---|---|---|---|---|
| Deutsch | WiSe | 2V+2? | 6 | 90-minütige Klausur |
In der Praxis empirischer Wirtschaftsforschung h?ngt die Wahl eines ?konometrischen Modells und Sch?tzverfahrens sehr von der Fragestellung und der Datenlage ab. W?hrend mittlerweile viele ?konometrische Verfahren in ?konometrischer Software implementiert sind, erfordert deren Anwendung und die Interpretation von Ergebnissen im Allgemeinen fundierte Kenntnisse ?konometrischer Theorie.
Das Ziel der Masterkurse Methoden der ?konometrie ist es, Studierende anhand des klassischen multiplen Regressionsmodells mit wesentlichen Grundlagen der ?konometrischen Theorie vertraut zu machen. Absolvent:innen des Moduls erhalten damit u.a. die Voraussetzung, die Theorie und Anwendung fortgeschrittener ?konometrischer Methoden für die Analyse von Querschnitts- und Zeitreihendaten in den Kursen Fortgeschrittene ?konometrie und Quantitative Wirtschaftsforschung II zu erlernen als auch ?konometrische Lehrbücher und Literatur auf dem Graduateniveau selbst?ndig studieren zu k?nnen.
Im Fokus stehen dabei insbesondere die Eigenschaften des Kleinst-Quadrate-Sch?tzers (KQ/OLS-Sch?tzers), sowie des verallgemeinerten Kleinst-Quadrate-Sch?tzers (GLS-Sch?tzers). Zu Beginn werden die Grundlagen ?konometrischer Modelle aufgezeigt, u.a. welche Gr??en mit Hilfe der multiplen Regression modelliert werden k?nnen und welche nicht. Es werden die zum Verst?ndnis des KQ-Sch?tzers wesentlichen Grundlagen in linearer Algebra behandelt, sowie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie für die Analyse von exakten und approximativen Sch?tzeigenschaften vieler Sch?tzer, insbesondere des KQ-Sch?tzers. Weiterhin werden ausführlich die Eigenschaften g?ngiger Methoden zum Testen (?konomischer) Hypothesen analysiert. Schlie?lich wird der verallgemeinerte KQ-Sch?tzer und dessen Anwendung für lineare Regressionsmodelle mit bedingt heteroskedastischen Fehlern behandelt.
! Wichtig !
Für die Anwendung der Methoden in der Praxis wird die freie Statistiksoftware R (externer Link, ?ffnet neues Fenster) verwendet. Studierenden wird sehr empfohlen den Wahlkurs Programming with R, der w?hrend der Vorlesungszeit stattfindet, zu besuchen. Wichtige Grundlagen werden zwar in der Vorlesung besprochen, ein tieferer Einblick kann aber leichter im Wahlkurs gewonnen werden.
INHALTE
Methoden der ?konometrie
Mathematischer Vorkurs
- Lineare Algebra (Vektoren, Vektorr?ume, 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: ?konometrische Methoden
- Grundlagen der Sch?tz- und Testtheorie
- Werkzeuge für die asymptotische Analyse (Gesetze der gro?en Zahlen, zentrale Grenzwerts?tze)
- Kleinst-Quadrate-Sch?tzer: Ableitung und geometrische Interpretation (Projektionen, Frisch-Waugh-Lovell-Theorem)
- Exakte statistische Eigenschaften des KQ-Sch?tzers in endlichen Stichproben (Bedingungen für unverzerrte und normalverteite KQ-Sch?tzer, Varianz-Kovarianzmatrix von Parametersch?tzern, Effizienz, Gauss-Markov-Theorem)
- Approximative statistische Eigenschaften des KQ-Sch?tzers in endlichen Stichproben mit Hilfe asymptotischer Methoden (exogene und vorherbestimmte Regressoren, Konsistenz, asymptotische Normalverteilung teils mit Ableitungen)
- Eigenschaften des KQ-Sch?tzers 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, Stationarit?t, autoregressive Prozesse, dynamisch lineare Regressionsmodelle)
- Heteroskedastie- und autokorrelationsrobuste Standardfehler (HAC-Standardfehler)
- (Anwendbare) verallgemeinerte KQ-Sch?tzer (GLS, FGLS-Sch?tzer) und Anwendung bei heteroskedastischen Fehlern
- Tests zur Modellüberprüfung
- Ausblick auf weitere Sch?tzmethoden: Instrumentvariablensch?tzer (IV), Maximum-Likelihood-Sch?tzer (ML)
LITERATUR
Pflichtliteratur:
Davidson, R. und MacKinnon, J.G. (2004). Econometric Theory and Methods. Oxford University Press.
Korrekturen seit Publikation (externer Link, ?ffnet neues Fenster)
(Das Buch ist in der Bibliothek mehrfach vorhanden, bei Pustet auf dem Campus vorr?tig bzw.kann dort bestellt werden.)
Erg?nzungsliteratur 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.
Notwendig: Kenntnisse der ersten beiden Teile des Mathematikvorkurses.
Für Studierende, die w?hrend ihres bisherigen (Bachelor)studiums noch keinen einführenden ?konometriekurs besucht haben:
Hilfreich: Kenntnisse des Bachelorkurses Einführung in die ?konometrie (externer Link, ?ffnet neues Fenster).
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. Details siehe GRIPS.
