| Kurssprache | Turnus | Wochenstunden | ECTS | Prüfung |
|---|---|---|---|---|
| Deutsch | WiSe | 2V+2Ü | 6 | 90-minütige Klausur |
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. Absolvent:innen des Moduls erhalten damit u.a. die Voraussetzung, die Theorie und Anwendung fortgeschrittener ökonometrischer Methoden für die Analyse von Querschnitts- und Zeitreihendaten in den Kursen Fortgeschrittene Ökonometrie und Quantitative Wirtschaftsforschung II 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 lineare Regressionsmodelle mit bedingt heteroskedastischen Fehlern behandelt.
! Wichtig !
Für die Anwendung der Methoden in der Praxis wird die freie Statistiksoftware R (externer Link, öffnet neues Fenster) verwendet. Studierenden wird sehr empfohlen den Wahlkurs Programming with R, der während 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 Ökonometrie
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 (externer Link, öffnet neues Fenster)
(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.
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 (externer Link, öffnet 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.
