Ökonometrie

Dozent
Prof. Dr. Mitja Stadje

Übungsleiter
Björn Kriesche


Zeit und Ort

Vorlesung
Montag, 8:10-9:45 Uhr in H2
Dienstag, 8:25-10:00 Uhr in N24, Raum 226 (2-wöchentlich)

Übung
Dienstag, 8:25-10:00 Uhr in N24, Raum 226 (2-wöchentlich)


Umfang

3 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung  (7 Leistungspunkte)


Voraussetzungen

Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Wirtschaftsstatistik


Zielgruppe

Masterstudenten der Wirtschaftswissenschaften


Inhalt

In der Ökonometrie werden einfache stochastische Modelle betrachtet, die zur quantitativen Analyse von ökonomischen Phänomenen benötigt werden. Die Studierenden sollen sich in stochastischer Modellbildung vertiefen, Regressions- und Zeitreihenmodelle kennenlernen und statistische Methoden auf ökonomische Daten anwenden können.

Schwerpunkte der Vorlesung sind:

  • Ökonometrische Modellbildung
  • Vertiefung linearer Modelle und ihre ökonometrischen Anwendungen
  • Ausweitung und Verallgemeinerung linearer Regressionsmodelle
  • Einführung in die Zeitreihenanalyse

Vorlesungsunterlagen

Die vorlesungsbegleitenden Materialien können hier heruntergeladen werden:

Wiederholung wahrscheinlichkeitstheoretischer Grundlagen

Wiederholung wahrscheinlichkeitstheoretischer Grundlagen 2

Gesetz vom iterierten Erwartungswert

Foliensatz 1

Foliensatz 2

Foliensatz 3 (jetzt neu: mit Korrektur auf Folie 46)

Foliensatz 4 (jetzt neu: mit Korrektur auf Folien 16 und 17)

Foliensatz 5

Foliensatz 6 (aktualisiert am 15.06.)

Foliensatz 7 (aktualisiert am 16.06.)

Foliensatz 8

Der White-Test

Teile der Vorlesung basieren auf dem Skript von Prof. Spodarev, welches hier heruntergeladen werden kann.

Hier und hier können ein Skript bzw. eine Einführung in die Programmiersprache R heruntergeladen werden. R wird benötigt um einige Übungsaufgaben zu bearbeiten.


Übungen

Blatt 1 (Abgabe am 28.04.)     alter.txt     miete03.txt     R-Lösung

Blatt 2 (Abgabe am 12.05.)     R-Lösung

Blatt 3 (Abgabe am 26.05.)     autos.txt     produktion.txt     R-Lösung

Blatt 4 (Abgabe am 16.06.)     ergebnisse.txt     schule.txt     R-Lösung

Blatt 5 (Abgabe am 23.06.)     gpa.txt     geburten.txt     R-Lösung

Blatt 6 (Abgabe am 13.07.)     crime.txt     rental.txt     R-Lösung

Zur Klausurvorbereitung könnte es hilfreich sein, diese Verständnisfragen zu bearbeiten.

Quantile der Standardnormalverteilung

Quantile der t-Verteilung

Quantile der F-Verteilung

Um Übungspunkte zu erhalten ist eine Anmeldung für die Veranstaltung im SLC nötig.


Klausur

Die Ergebnisse der 2. Klausur können im SLC unter Übungsblatt 9 eingesehen werden. Es gilt der gleiche Notenschlüssel wie für die erste Klausur.

Die Klausureinsicht findet am Donnerstag, dem 24. September von 9 - 10 Uhr im Büro von Björn Kriesche statt.

Die 2. Klausur findet am 21. September von 10-12 Uhr im H22 statt. Bitte 10 Minuten früher da sein.

Erlaubte Hilfsmittel für beide Klausuren sind ein nicht-programmierbarer Taschenrechner und diese Formelsammlung (korrigierte Version; wird von uns gestellt).

Die Ergebnisse der 1. Klausur können im SLC unter Übungsblatt 8 eingesehen werden. Es gilt folgender Notenschlüssel:

1,0   71-75
1,3   67,5-70,5
1,7   63,5-67
2,0   60-63
2,3   56-59,5
2,7   52,5-55,5
3,0   48,5-52
3,3   45-48
3,7   41-44,5
4,0   37,5-40,5
5,0   < 37,5

Die Klausureinsicht findet am Freitag, dem 31. Juli von 9 - 12 Uhr im Büro von Björn Kriesche statt.

Bitte bis zum 17.7. im Hochschulportal zur Vorleistung anmelden. Nach bestandener Vorleistung bitte bis 4 Tage vorher im Hochschulportal zur Klausur anmelden.

Die 1. Klausur findet am 27. Juli von 8-10 Uhr im H22 statt. Bitte 10 Minuten früher da sein.

Die Klausuren sind offen.

Voraussetzung zur Teilnahme an beiden Klausuren ist das Erreichen von 50% der Übungspunkte.


Software-Downloads

Zum Lösen einiger Übungsaufgaben ist die Programmiersprache R nötig. Diese kann unter folgendem Link kostenlos heruntergeladen werden:

Download R für Windows, Linux und Mac

Zusätzlich empfiehlt es sich die übersichtlichere Benutzeroberfläche RStudio herunterzuladen. Vor der Installation muss jedoch zwingend die Programmiersprache R installiert werden. RStudio ist unter folgendem Link kostenlos verfügbar:

Download RStudio für Windows, Linux und Mac


Literatur

  • Wooldrige, J.: Introductory Econometrics, 4th Edition
  • Johnston, J. and DiNardo J.: Econometric Methods, McGraw&Hill, 1997
  • Gujarati, D.N.: Basic Econometrics, McGraw&Hill, 2003
  • Green, W.H.: Econometric Analysis, Prentice Hall, 2003
  • Hackl, P.: Einführung in die Ökonometrie, Pearson, 2005
  • Kleiber, C. and Zeileis, A.: Applied Econometrics with R, Springer 2008
  • Löbus, J.-U.: Ökonometrie, Vieweg 2001

Kontakt

Dozent

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Aktuelles

  • Ergebnisse der zweiten Klausur und Datum der Klausureinsicht sind online.