Ökonometrie

Grundinformationen zur Vorlesung

Inhalt

Die Studierenden sollen sich in ökonometrischer Modellbildung und –anwendung vertiefen und dazu detailliert lineare Regressionsmodelle kennenlernen und deren Theorie, Anwendung, Probleme und Begrenzungen verstehen, sowie statistische Methoden auf ökonomische Daten anwenden können. Weiterhin sollen die Studierenden die Auswahl geeigneter linearer Regressionsmethoden und ihre Anwendung auf ökonomische Daten sowie die Präsentation und Interpretation der Ergebnisse beherrschen.

Multiple Regression mit OLS
- Eigenschaften des OLS-Schätzers (BLUE)
- Hypothesentests
- R^2
Prognose mit OLS
- Konfidenzintervalle
- Modellselektionskriterien
- Maße für Prognosegüte
Endogenität / Kausalität
- Fehlende Variablen (Omitted Variable Bias)
- Instrumentvariablenschätzer
- Fixed Effects
Weitere Probleme bei der Anwendung von OLS
- Multikollinearität
- Heteroskedastie (White-Schätzer)
- Autokorrelation

Praktische Analyse von ökonomischen Daten mittels Statistiksoftware (insb. R) mit obig genannten Verfahren

Vorlesungsunterlagen

Alle Vorlesungsunterlagen, Übungsblätter und weitere relevante Dokumente werden auf der Moodle Seite der Vorlesung bereitgestellt.

Vorraussetzungen

Stochastik für Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsstatistik

Betreuung

Dozent

Dr. Harmut Lanzinger

Übungsleiter

Bennet Ströh

Aktuelles

In der ersten Vorlesungswoche wird zum Übungstermin eine Vorlesung gehalten:
Dienstag, 16.10.2018, 8:15-9:45 (Übungstermin): erste Vorlesung
Mittwoch, 17.10.2018, 14:15-15:45 (Vorlesungstermin): zweite Vorlesung

Die erste Übung findet dann in der zweiten Vorlesungwoche am 23.10.2018 statt.

Termine (voraussichtlich)

Vorlesung: Mittwochs, 14:15-15:45 Uhr, N24-H14

Übung: Dienstags, 08:15-09:45 Uhr, N24-H14

Informationen zur Übung und Klausur

Übung zur Vorlesung

Die Übung findet jeden Dienstag 08:15-09:45 in N24 H14 statt. Übungsblätter müssen vor der Übung beim Übungsleiter abgegeben werden. Abgabe kann je nach Anzahl der Teilnehmer der Vorlesung zu zweit erfolgen (genauere Infos folgen). Lösungen zu den Übungsaufgaben in R müssen in gedruckter Form mit abgegeben werden und in Moodle hochgeladen werden. Die korrigierten Übungsblätter können in der folgenden Übung abgeholt werden, die erreichten Punktzahlen werden in Moodle bereitgestellt. Um Punkte für die Übungsblätter zu erhalten ist eine Anmeldung für die Vorlesung in Moodle erforderlich.

Klausur

Der Termin für die Klausur wird noch bekannt gegeben.

Klausurzulassung

Voraussetzung für die Zulassung zur Abschlussklausur am Ende des Semesters ist das Erreichen von mindestens 50% der Punkte aller Übungsblätter.

Literatur

Wooldridge, Jeffrey. Introductory econometrics: A modern approach . Cengage Learning, 2012.
Westhoff, Frank. "An Introduction to Econometrics: A Self-contained Approach." MIT Press Books 1 (2013).
Murray, Michael P. Econometrics: A modern introduction . Pearson Higher Education, 2005
Greene, W. Econometric Analysis, 7th edn.,Prentice Hall, 2011
Davidson, Russell, and James G. MacKinnon. Econometric theory and methods. Vol. 5. New York: Oxford University Press, 2004.