Einführung in die Ökonometrie Organisatorisches

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1 Einführung in die Ökonometrie Organisatorisches Christian Kleiber Universität Basel FS 2015

2 Gliederung 1 Zeiten, Struktur, Prüfung 2 Programm 3 Warum Ökonometrie lernen? 4 Lernziele 5 Anforderungen 6 Ökonometrie mit R 7 Literatur Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

3 Zeiten, Struktur, Prüfung Vorlesung: Di Bernoullianum Mi ZLF Übungen: Zwei Typen von Übungen. Übungsblätter (werden besprochen, voraussichtlich Di). Selbsttests (MC) in OLAT. Bereits freigeschaltet: Wiederholungen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Diese Tests können jederzeit und beliebig oft absolviert werden. Sprechstunden: Mi JBH 5.53 und nach Vereinbarung. Für Fragen stehen Ihnen auch zur Verfügung: Carryl Oberson Lars Kamber Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

4 Zeiten, Struktur, Prüfung Klausur: Voraussichtlich im Juni. Stil: Multiple Choice. Umfang: 90 Min. Hilfsmittel: Taschenrechner, Wörterbuch 2 DIN A4-Seiten eigener HANDSCHRIFTLICHER Notizen. Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

5 Programm (vorläufig) Einführung Lineare Einfachregression Lineare Mehrfachregression Regression mit Faktoren, Interaktionen und transformierten Regressoren Beurteilung empirischer Studien Regression mit Paneldaten Instrumentvariablen Regression mit einer binären abhängigen Variablen Regression mit Zeitreihendaten (falls Zeit bleibt) Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

6 Warum Ökonometrie lernen? Dazu Hal Varian (Chief Economist bei Google): Quelle: Q: Your job sounds extremely interesting. What jobs would you recommend to a young person with an interest, and maybe a bachelors degree, in economics? A: If you are looking for a career where your services will be in high demand, you should find something where you provide a scarce, complementary service to something that is getting ubiquitous and cheap. So what s getting ubiquitous and cheap? Data. And what is complementary to data? Analysis. So my recommendation is to take lots of courses about how to manipulate and analyze data: databases, machine learning, econometrics, statistics, visualization, and so on. Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

7 Warum Ökonometrie lernen? Wachsende Bedeutung von Statistik und Ökonometrie in Ökonomie: leistungsfähigere Hardware leistungsfähigere Software neue Datenquellen (mehr Paneldaten, etc.) grosse Datenmengen ( big data ) Auch jenseits von Datenanalyse sind Statistikkenntnisse wichtig, bspw. in der Wirtschaftstheorie. Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

8 Lernziele Grundkenntnisse der Ökonometrie, insb. des linearen Regressionsmodells: Welche Methoden gibt es, warum und unter welchen Annhmen funktionieren sie? Befähigung zur Auswahl geeigneter Verfahren Befähigung zum kritischen Lesen (!!) empirischer Arbeiten Umgang mit einem statistischen Softwarepaket (hier: R) Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

9 Anforderungen Vorkenntnisse: Grundvorlesungen Mathematik und Statistik (WWZ oder äquivalente Veranstaltungen) Insb. Begriffe wie Zufallsvariable, Verteilung, Momente, Punktschätzung, Intervallschätzung, Testen... Kontrollfrage: Wie geht ein t-test? (Was ist ein t-test...?) Grundbegriffe VWL (in geringem Umfang): Elastizitäten, Skalenerträge.... Während des Semesters: Vor- und Nachbereiten der Vorlesung. Bearbeiten der Übungsaufgaben, und zwar regelmässig vorgängig In den Übungen werden nicht alle Aufgaben im Detail besprochen, sondern die für das Verständnis des Vorlesungsstoffs wesentlichen Aspekte betont. (Zitat Intermediate Micro.) Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

10 Ökonometrie mit R Software für Ökonom(etr)ie Eine Übersicht Software für numerische Berechnungen: Kommerzielle Software: EViews, Gauss, Limdep, Matlab, Minitab, RATS, SAS, S-PLUS, SPSS, Stata,... Freie Software: Gretl, Octave, Ox, Python, R, Scilab,... Software für symbolische Berechnungen: Maple Mathematica Maple und Mathematica sind Computer-Algebra-Systeme, d.h. sie erlauben die formale Manipulation mathematischer Strukturen. Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

11 Ökonometrie mit R Software für Ökonom(etr)ie Übersicht Menügetriebene Software: EViews, Gretl, RATS, SAS, Stata, S-PLUS,... I.d.R. graphische Benutzeroberflächen, sind aber oft auch programmierbar. Statistische Programmiersprachen: R, Gauss, Ox, Matlab,... Es existieren fertige Programmmodule für Standardaufgaben (Regression, Zeitreihen,... ). Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

12 Ökonometrie mit R Es gibt viele Softwarepakete, die für ökonometrische Anwendungen prinzipiell geeignet sind. In dieser Veranstaltung benutzen wir das frei erhältliche Statistikpaket R, siehe Aktuell ist Version Vorteile: führende Softwareumgebung in der statistischen Forschung Philosophie: Programmieren mit Daten schnell wachsende Bibliothek an R-Paketen für verschiedenste Aufgaben (nicht nur Statistik!) zahlreiche (Lehr-)Bücher für unterschiedlichste Anwendungen verwenden explizit R sehr flexibel, u.a. durch Objektorientierung freie Software Quellcode einsehbar ( open source ) Replizierbarkeit! Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

13 Ökonometrie mit R Warum nicht bspw. Microsoft Excel? Manchmal wird in Statistik-Grundvorlesungen auch mit einem Spreadsheet-Paket wie Microsoft Excel unterrichtet. Auch in der Finanzwirtschaft wird dieses Produkt oft für einfache statistische Berechnungen benutzt. Das ist unnötig, weil es das falsche Werkzeug ist, und im Falle von Microsoft Excel potentiell gefährlich, weil verschiedene Excel-Statistikfunktionen leider nachweislich unzuverlässig sind. Darüber gibt es zahlreiche Publikationen das ist kein Gerücht! Mehr zu Statistik mit Microsoft Excel: Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

14 Ökonometrie mit R Aus der 2. Quelle (P. Burns): The goal of computing is not to get an answer, but to get the correct answer. Often a wrong answer is much worse than no answer at all. There are a number of features of spreadsheets that present a challenge to error-free computing. Lesen Sie auch seine Anmerkungen zu bad graphics! Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

15 Ökonometrie mit R Kurzeinführungen in R: In den Wochen 2 und 3 werden kompakte Einführungen zu R angeboten (Dauer ca. 80 Min.). Genaue Termine siehe OLAT. Dort auch Einschreibung. Die dabei verwendeten Folien stehen in OLAT zum Herunterladen zur Verfügung. Es wird in der Mitte des Semesters einen zweiten Block zu Regression mit R geben, Details folgen. Zu linearer Regression etc. mit R wird im Laufe des Semesters weiteres Material (Kurzanleitungen) zur Verfügung gestellt. Datensätze zur Vorlesung: Alle Datensätze zum Lehrbuch von Stock und Watson (2012) stehen im R-Zusatzpaket AER zur Verfügung. Bitte installieren Sie dieses Paket, z.b. durch die Eingabe (Internetverbindung vorausgesetzt!) install.packages("aer") Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

16 Literatur Lehrbuch: Die Veranstaltung folgt weitgehend Stock JH, Watson MW (2012). Introduction to Econometrics, 3rd ed. Boston: Pearson Education. Auch die Datensätze aus diesem Buch werden verwendet (siehe R-Paket AER). Nicht behandelt werden Kap. 13 ( Experiments and Quasi-Experiments ) und grosse Teile der Zeitreihenkapitel. Die Veranstaltung wird allerdings stärker von Matrixalgebra Gebrauch machen als das Lehrbuch. Auch Anhänge zu Kapiteln werden behandelt. Alternativen: Sollte Ihnen Stock & Watson nicht zusagen, vergleichbar sind Hill RC, Griffiths WE, Lim GC (2012). Principles of Econometrics, 4th ed. John Wiley & Sons. Wooldridge JM (2013). Introductory Econometrics, 5th ed. South Western/Cengage. Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

17 Literatur Eine Auswahl aus weiteren neueren Lehrbüchern mit teilweise leicht anderem Fokus, ggf. interessant für Studierende mit naturwissenschaftlichem Hintergrund: Bingham NH, Fry JM (2010). Regression. Springer-Verlag. Sheather SJ (2009). A Modern Approach to Regression with R. Springer-Verlag. Diese Bücher stehen über die UB in elektronischer Form zur Verfügung (ebooks)! Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18

18 Literatur Falls Sie einmal einen Blick in fortgeschrittenere Lehrbücher zu ökonometrischer Methodik werfen wollen: Baltagi BH (2011). Econometrics, 5e. Springer-Verlag. Cameron AC, Trivedi PK (2005). Microeconometrics. Cambridge: Cambridge University Press. Davidson R, MacKinnon JG (2004). Econometric Theory and Methods. Oxford University Press. Greene WH (2011). Econometric Analysis, 7th edition. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. Diese sind aber erst ab Master-Stufe relevant. Christian Kleiber (U Basel) Organisatorisches FS / 18