Computerübung 5. Empirische Wirtschaftsforschung. Willi Mutschler. Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik Uni Münster. 26.

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1 Computerübung 5 Empirische Wirtschaftsforschung Willi Mutschler Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik Uni Münster 26. November 2010 Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

2 Inhaltsverzeichnis 1 Datentypen Experimentelle Daten Beobachtungsdaten Aufgabe 1 2 Kausalität Aufgabe 2 Aufgabe 8 3 Daten für empirische Fragestellungen Aufgabe 3-7 als Gruppenarbeit Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

3 Datentypen Ideales randomisiertes kontrolliertes Experiment Ideal: Alle Individuen folgen den Vorschriften, keine Messfehler etc. Randomisiert: Die Individuen der Grundgesamtheit werden zufällig ausgewählt und zufällig der Behandlungsgruppe oder der Kontrollgruppe zugeordnet Kontrolliert: Ohne Kontrollgruppe lässt sich der Effekt nicht messen Experiment: Die Individuen haben keine Wahl, ob sie in die Behandlungs- oder in die Kontrollgruppe kommen Beispiel: Einführung eines neuen Medikamentes Vorteil: Kausaler Effekt ist idealerweise messbar Typische Probleme (in der Ökonomie): Zu teuer, unpraktisch, nur hypothetischer Natur, unethisch Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

4 Beobachtungsdaten Querschnittsdaten: Daten verschiedener (statistischer) Einheiten i (Bsp: Individuen, Unternehmen, Länder,...) gemessen zu einem spezifischen Zeitpunkt Notation: y i = β 0 + β 1 x i + ɛ i Differenzen zwischen den Einheiten sind zu untersuchen Zeitreihen Daten einer (statistischen) Einheit/Variablen gemessen zu unterschiedlichen Zeitpunkten t Notation: Notation: y t = β 0 + β 1 x t + ɛ t Verlauf einer Variablen über die Zeit ist von Interesse, Prognosen Paneldaten Verknüpfung von Querschnittsdaten und Zeitreihen Notation (Modell mit konst. Parameter über die Zeit): y it = α i + β i x it + u it Vorteil: Mehr Beobachtungen, individuen- und zeitspezifische Effekte,... Nachteil: Schwieriger in der Handhabung, Notation, Tests, viele Verzerrungen möglich Typische Probleme von Beobachtungsdaten: Fehlende erklärende Variablen, Endogenität, Korrelation vs Kausalität Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

5 Aufgabe 1 Datentypen Aufgabe 1 Welche Antwort ist richtig? Eine wissenschaftliche Studie, die auf den jährlichen Inflationsraten in Deutschland seit 1960 beruht, ist ein Beispiel für die Verwendung 1 eines randomisierten kontrollierten Experiments; 2 von Zeitreihendaten; 3 von Querschnittsdaten; 4 von Paneldaten. Lösung Aufgabe 1 Antwort 2: Zeitreihendaten. Eine Variable (Inflationsrate) über mehrere Zeitpunkte (seit 1960). Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

6 Aufgabe 1 Zusatz Welcher Datentyp? 1 Die Analyse der Arbeitslosigkeitsrate zwischen verschiedenen Bundesländern im März 2009 ist ein Beispiel für? 2 Die Fragestellung, wie sich die Wohneigentumsquote in verschiedenen Alters-/ Einkommensklassen entwickelt hat, kann mithilfe welcher Daten beantwortet werden? Lösungen Querschnittsdaten Mehrere Variablen (Arbeitslosigkeitsraten der Bundesländer) an einem Zeitpunkt (März 2009). Paneldaten, verschiedene Einheiten zu unterschiedlichen Zeitpunkten Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

7 Kausalität und Korrelation Kausaler Effekt Üblich: Ein Ereignis A ist die Ursache für die Wirkung B, wenn B von A herbeigeführt wird: A B Bei uns: Der Kausal-Effekt ist der Effekt, der in einem idealen randomisierten kontrollierten Experiment gemessen wird bzw. gemessen würde. Zusammenhang mit Korrelation: Kausalität impliziert Korrelation, aber nicht andersherum: Verschiedene Korrelationsursachen von A und B sind nämlich möglich (Beispiele): 1 A B, A beeinflusst B 2 B A, B beeinflusst A 3 A B, A und B beeinflussen sich wechselseitig 4 A Z B, A beeinflusst eine dritte Variable Z, die wiederum B beeinflusst 5 Z A und Z B, A und B werden durch eine dritte Variable Z beeinflusst Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

8 Kausalität und Korrelation Aufgabe 2 Definition: Der Kausal-Effekt ist der Effekt, der in einem idealen randomisierten kontrollierten Experiment gemessen wird bzw. gemessen würde. Notwendige Bedingungen: Empirische Korrelation der Variablen für Ursache und Wirkung (zumindest leichte) zeitliche Verzögerung Keine Verursachung durch dritte Variablen Theoretische Begründung für die Richtung Ursache-Wirkung Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

9 Kausalität und Korrelation Aufgabe 8 Aufgabe 8 In Aufgabe 10, Übungsblatt 4 zeigte ein Streudiagramm, dass die Testergebnisse tendenziell schlechter waren in Schulen, in denen es viele subventionierte Schulessen gab. Daraus ließe sich der Schluss ziehen, dass subventionierte Schulessen die Leistungsfähigkeit der Kinder verringern. Was halten Sie von dieser Behauptung? Mögliche Lösungsansätze Vorsicht vor Schlussfolgerungen aufgrund einer Korrelationsbeziehung! Welche Variablen Z wurden evtl. vergessen? Wie könnte die Korrelationsursache erklärt werden? Z subventionierte Essen und Z beeinflusst die Leistungsfähigkeit der Kinder Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

10 Daten für empirische Fragestellungen Aufgabe 3-7 Aufgabe in Gruppenarbeit (a) Einen (kausalen) Effekt einer wissenschaftlichen Fragestellung ermitteln. (b) Was sind ihre Zielvariablen, wie können Sie diese messen? (c) Beschreiben Sie (i) ein randomisiertes, kontrolliertes Experiment, um den kausalen Effekt zu messen; (ii) einen Querschnittsdatensatz, mit dem Sie den Effekt messen können; (iii) einen Zeitreihendatensatz, mit dem Sie den Effekt messen können; (iv) einen Paneldatensatz, mit dem Sie den Effekt messen können. (d) Welche Hindernisse und Probleme könnten auftreten? (e) In welche Richtung wird die Kausalität erwartungsgemäß zeigen? Zeit: 20 Minuten Vorbereitung, 3-5 Minuten Präsentation Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

11 Daten für empirische Fragestellungen Themen Themen 1 Effekt einer Weiterbildungsmaßnahme für die Arbeiter einer Firma auf ihre Produktivität 2 Effekt von Kleingruppentutorien auf den Lernerfolg von Studierenden 3 Effekt von Passivrauchen auf den schulischen Erfolg von Grundschulkindern 4 Effekt der elterlichen Intelligenz auf die Intelligenz der Kinder 5 Effekt einer Absenkung des Arbeitslosengelds auf die Arbeitslosigkeitsdauer 6 Effekt einer Erhöhung der Studiengebühren auf die Anzahl der Studienanfänger Willi Mutschler (Uni Münster) Computerübung November / 11

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