Empirische Wirtschaftsforschung

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1 Empirische Wirtschaftsforschung Anne Neumann 21. Oktober 2015 Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

2 Inhaltsverzeichnis 1 Grobgliederung 2 Grundlagen Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

3 Grobgliederung Grobgliederung der Veranstaltung Grundlagen Einfaches Regressionsmodell Mehrfachregression: Schätzung Mehrfachregression: Inferenz Mehrfachregression: OLS Asymptotik Mehrfachregression: Erweiterungen Heteroskedastizität Zeitreihenanalyse I Zeitreihenanalyse II Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

4 Gegenstand der Veranstaltung Analyse wirtschaftlichen Geschehens Ökonometrie Bearbeitung von wirtschaftstheoretischen und wirtschaftspolitischen Fragestellungen Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

5 Problem aus Sicht der Wirtschaftstheorie Notwendigkeit der Überprüfung theoretischer Hypothesen an der Empirie, um den Realitätsbezug zu wahren aus Sicht der Wirtschaftspolitik Notwendigkeit der Evaluation von potentiellen wirtschaftspolitischen Maßnahmen, um eine wissenschaftliche Grundlage für rationale Entscheidungsprozesse zu schaffen Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

6 Zweck Zweck der empirischen Wirtschaftsforschung: Testen einer ökonomischen Theorie (Hypothese) Strukturanalysen zu Planungs- und Entscheidungszwecken Evaluation von Politikmaßnahmen / Politiksimulation Prognose Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

7 Vier Aufgaben der Ökonometrie Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

8 Beispiel I Ökonomie der Kriminalität nach Becker (1968) y = f (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6, x 7 ) funktionale Form nicht spezifiziert Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

9 Beispiel II Fortbildung und Produktivität von Arbeitnehmern formale Herleitung nicht zwingend um den Zusammenhang herzustellen wage = f (educ, exper, training) andere Einflussfaktoren (?) Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

10 Zurück zum Beispiel I ökonometrisches Modell der Kriminalität funktionale Form wird spezifiziert Variablen müssen ggf. approximiert werden crime = β 0 + β 1 wage m + β 2 othinc + β 3 freqarr + β 4 freqconv + β 5 avgsen + β 6 age + u Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

11 Zurück zum Beispiel II ökonometrisches Modell der Weiterbildung wage = β 0 + β 1 educ + β 2 exper + β 3 training + u Fehlerterm u ist oftmals im Fokus Hypothesentest auf β 3 = Effekt von Weiterbildung auf Lohn Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

12 Querschnittsdaten (cross section data) Individuen, Haushalte, Firmen, Städte, Länder zu einem bestimmten Zeitpunkt cross-section unabhängig voneinander Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

13 Querschnittsdaten (cross section data) Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

14 Querschnittsdaten (cross section data) Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

15 Zeitreihendaten (time series data) Individuen, Haushalte, Firmen, Städte, Länder über einen Zeitraum serial correlation Ordnung der Daten beinhaltet Informationen Trends und Saisonalität Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

16 Zeitreihendaten (time series data) Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

17 Pooled Cross Section zwei oder mehr cross-section in einem Datensatz cross-section sind voneinander unabhängig Einfluß von Politikänderungen Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

18 Pooled Cross Section Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

19 Paneldaten (panel data) identische cross-section über einen Zeitraum hinweg cross-section und zeitliche Dimension zeitunabhängig unbeobachtbare Faktoren berücksichtigen Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

20 Panel Data Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

21 Kausalität und ceteris paribus Definition How does variable y change if variable x is changed but all other relevant factors are held constant. viele ökonomische Fragestellungen sind ceteris paribus Welcher kausaler Zusammenhang soll untersucht werden? Wie könnte ein Experiment zur Untersuchung der Frage gestaltet werden? Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

22 Beispiel Düngemittel Um wieviel erhöht sich die Produktion von Sojabohnen wenn die Menge des Düngemittels erhöht wird? Implizite Annahme: alle anderen Einflussfaktoren (Wetter, Bodenqualität, Ungeziefer etc.) bleiben unverändert Experiment suche mehrere Landflächen, verteile zufällig verschiedene Mengen Dünger, vergleiche Ernteertrag Experiment funktioniert, da die zufällig designierte Menge an Dünger unabhängig von anderen Faktoren ist Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

23 Beispiel Bildung Wie verändert sich der Lohn einer zufällig gewählten Person wenn diese ein zusätzliches Jahr an (Aus-)Bildung erhalten würde? Implizite Annahme: alle anderen Einflussfaktoren (Erfahrung, familiärer Hintergrund, Intelligenz etc.) bleiben unverändert Experiment suche eine Gruppe von Menschen, alloziere jeder Person einen unterschiedlichen Grad an Ausbildung zu (unmöglich), vergleiche Löhne Experiment funktioniert nicht, da die zufällig zugewiesene Bildung mit anderen Faktoren, die den Lohn beeinflussen zusammenhängt (z. B. Intelligenz) Anne Neumann EWF 21. Oktober / 9

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