1 Einführung Ökonometrie... 1

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "1 Einführung Ökonometrie... 1"

Transkript

1 Inhalt 1 Einführung Ökonometrie Vorüberlegungen und Grundbegriffe Statistik als Grundlage der Empirischen Ökonomie Abgrenzung und Parallelen zu den Naturwissenschaften Was ist Ökonometrie? Status und Anspruch der Empirischen Ökonomie Grundbegriffe der ökonometrischen Analyse Ökonometrische Modelle Variablen Spezifikation einer Schätzform Momentenschätzung auf Stichprobenbasis Begriffe Grundgesamtheit und Stichprobe Zufallsstichprobe: Diskrete und kontinuierliche Variablen Diskrete Variablen Verteilungsmomente schätzen auf Grundlage von Stichproben Stetige Variablen Basiskonzepte der induktiven Statistik Wiederholung der wichtigsten statistischen Maßzahlen Die Normalverteilung Transformation auf die Standardnormalverteilung Wahre und empirische Varianz Der Jarque-Bera-Test auf Normalität Das Testen von Hypothesen Testbeschreibung allgemein Konstruktion von Konfidenzintervallen Grundlegende Schritte beim Testen von Hypothesen zusammengefasst vii

2 viii Inhalt 5 Einfaches OLS-Regressionsmodell Herleitung des einfachen OLS-Schätzers Alternative lineare Schätzmethoden Formale Definition des Residuums (unerklärte Variation) Der Unterschied zwischen Residuum ˆε i und Störgröße ε i Formale Herleitung des OLS-Schätzers Gauss-Markov-Theorem Ein numerisches Beispiel Annahmen und Besonderheiten des OLS-Modells Anforderungen an die Störterme Das Güte- oder Bestimmtheitsmaß R Problematisches an R Konfidenzintervall für einen OLS-Schätzer Prognose (Forecast) basierend auf einem OLS-Modell Geschätzte Standardabweichungen der OLS-Parameter Signifikanztest der geschätzten Koeffizienten Allgemeine Anmerkungen zu Signifikanztests Verletzung der Annahmen des OLS-Modells Autokorrelation der Residuen: serielle Korrelation Der Durbin-Watson-Test auf Autokorrelation in den Residuen Heteroskedastizität Auswege bei Autokorrelation und Heteroskedastie: GLS Behebung von Autokorrelation, wenn das lineare Modell angebracht ist Behebung von Heteroskedastizität Tests auf Heteroskedastie Multiples OLS-Regressionsmodell Matrixalgebra Einheitsmatrix Datenmatrix Addition und Multiplikation von Matrizen Transponieren von Matrizen Quadrierung von Matrizen Invertierung von Matrizen Herleitung des OLS-Schätzers im Mehr-Exogenen-Fall Ein Zahlenbeispiel Standardisierte Koeffizienten F-Test Definition der F-Verteilung F-Test im Rahmen des multiplen OLS-Modells Testen auf Strukturbruch: Der Chow-Test

3 Inhalt ix 6.4 Multikollinearität Problem und Auswirkungen von Multikollinearität Varianzinflationsfaktoren Weitere Besonderheiten des multiplen Regressionsmodells Veränderung der Maßeinheit der Variablen Spezifikationsfehler falsche funktionale Form Auxiliäre Regressionen Zweistufige Schätzung und Instrumentenvariablen Beispiel für einen einfachen IV-Schätzer Hausman-Test Maximum-Likelihood-Schätzung Der ML-Schätzer im Rahmen von Stichprobenschätzungen Der ML-Schätzer im Rahmen linearer Regressionsmodelle Qualitativvariablen-Modelle Qualitative unabhängige Variablen: Dummyvariablen Kategoriale unabhängige Variablen Interaktionsterme Qualitative und stetige unabhängige Variablen in einem Modell Dummyvariablen für saisonale Effekte Asymmetrische Reaktion (asymmetric response) Binäre abhängige Variablen: Probit- und Logit-Modell Beispiel für einen dichotomen Regressand Illustration der Defekte des linearen Wahrscheinlichkeitsmodells Nichtlineare Modelle: Logit und Probit Das Prinzip nichtlinearer Wahrscheinlichkeitsmodelle Interpretation der Beta-Koeffizienten: Marginale Effekte Odds-Ratio-Interpretation Zeitreihenanalyse Unbeobachtete-Komponenten-Modell Saisonbereinigung Das Problem Ein mögliches Verfahren: Differenzenfilter Univariate stochastische Prozesse Random Walk ohne Drift, ein AR(1)-Prozess Random Walk mit Drift, ein AR(1)-Prozess Stationäre Reihen Trendmodelle und Trendbereinigung Das deterministische Trendmodell Das stochastische Trendmodell Einheitswurzel- oder Unit-Root-Tests

4 x Inhalt 9.5 Die Autokorrelationsfunktion Die Autokorrelationsfunktion für einen White-Noise-Prozess Stationarität und die Autokorrelationsfunktion Anmerkungen zur Trendproblematik Zeitreihen und Zeitreihenmodelle ARIMA-Modelle (der Box-Jenkins-Ansatz) Makro-Reihen und häufig verwendete stochastische Prozesse Tabellenanhang

5

Ökonometrie. Hans Schneeweiß. 3., durchgesehene Auflage. Physica-Verlag Würzburg-Wien 1978 ISBN

Ökonometrie. Hans Schneeweiß. 3., durchgesehene Auflage. Physica-Verlag Würzburg-Wien 1978 ISBN 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Hans Schneeweiß Ökonometrie 3., durchgesehene Auflage Physica-Verlag

Mehr

Seminar zur Energiewirtschaft:

Seminar zur Energiewirtschaft: Seminar zur Energiewirtschaft: Ermittlung der Zahlungsbereitschaft für erneuerbare Energien bzw. bessere Umwelt Vladimir Udalov 1 Modelle mit diskreten abhängigen Variablen 2 - Ausgangssituation Eine Dummy-Variable

Mehr

I. Deskriptive Statistik 1

I. Deskriptive Statistik 1 I. Deskriptive Statistik 1 1. Einführung 3 1.1. Grundgesamtheit und Stichprobe.................. 5 1.2. Merkmale und Verteilungen..................... 6 1.3. Tabellen und Grafiken........................

Mehr

Teil: lineare Regression

Teil: lineare Regression Teil: lineare Regression 1 Einführung 2 Prüfung der Regressionsfunktion 3 Die Modellannahmen zur Durchführung einer linearen Regression 4 Dummyvariablen 1 Einführung o Eine statistische Methode um Zusammenhänge

Mehr

Inhalt. I. Deskriptive Statistik Einführung Die Grundgesamtheit Merkmale und Verteilungen Tabellen und Grafiken...

Inhalt. I. Deskriptive Statistik Einführung Die Grundgesamtheit Merkmale und Verteilungen Tabellen und Grafiken... I. Deskriptive Statistik 1 1. Einführung 3 1.1. Die Grundgesamtheit......................... 5 1.2. Merkmale und Verteilungen..................... 6 1.3. Tabellen und Grafiken........................ 10

Mehr

Ludwig von Auer. Ökonometrie. Eine Einführung. Dritte, überarbeitete Auflage mit 65 Abbildungen und 55 Tabellen. < J Springer

Ludwig von Auer. Ökonometrie. Eine Einführung. Dritte, überarbeitete Auflage mit 65 Abbildungen und 55 Tabellen. < J Springer Ludwig von Auer Ökonometrie Eine Einführung Dritte, überarbeitete Auflage mit 65 Abbildungen und 55 Tabellen < J Springer Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 1.1 Braucht man ökonometriker? 1 1.2 Was ist

Mehr

Über die Autoren 9. Widmung von Roberto 9 Danksagung von Roberto 10. Einleitung 21

Über die Autoren 9. Widmung von Roberto 9 Danksagung von Roberto 10. Einleitung 21 Inhaltsverzeichnis Über die Autoren 9 Widmung von Roberto 9 Danksagung von Roberto 10 Einleitung 21 Über dieses Buch 21 Törichte Annahmen über den Leser... 22 Symbole, die in diesem Buch verwendet werden

Mehr

Ludwig von Auer. Ökonometrie. Eine Einführung. 6., durchgesehene und aktualisierte Auflage. Springer Gabler

Ludwig von Auer. Ökonometrie. Eine Einführung. 6., durchgesehene und aktualisierte Auflage. Springer Gabler Ludwig von Auer Ökonometrie Eine Einführung 6., durchgesehene und aktualisierte Auflage Springer Gabler Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 1.1 Braucht man ökonometriker? 1 1.2 Was ist Ökonometrie? 2 1.3

Mehr

7., durchgesehene und aktualisierte Auflage

7., durchgesehene und aktualisierte Auflage Ludwig von Auer Ökonometrie Eine Einführung 7., durchgesehene und aktualisierte Auflage ^ Springer Gabler Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Braucht man Ökonometriker? 1 1.2 Was ist Ökonometrie? 2 1.3 Die vier

Mehr

Springer-Lehrbuch. Ökonometrie. Eine Einführung. von Ludwig Auer. 5. überarb. u. erw. Aufl.

Springer-Lehrbuch. Ökonometrie. Eine Einführung. von Ludwig Auer. 5. überarb. u. erw. Aufl. Springer-Lehrbuch Ökonometrie Eine Einführung von Ludwig Auer 5. überarb. u. erw. Aufl. Ökonometrie Auer schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de DIE FACHBUCHHANDLUNG Springer-Verlag Berlin Heidelberg

Mehr

Übung zur Empirischen Wirtschaftsforschung V. Das Lineare Regressionsmodell

Übung zur Empirischen Wirtschaftsforschung V. Das Lineare Regressionsmodell Universität Ulm 89069 Ulm Germany Dipl.-WiWi Christian Peukert Institut für Wirtschaftspolitik Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften Ludwig-Erhard-Stiftungsprofessur Sommersemester 2010

Mehr

Empirische Analysen mit dem SOEP

Empirische Analysen mit dem SOEP Empirische Analysen mit dem SOEP Methodisches Lineare Regressionsanalyse & Logit/Probit Modelle Kurs im Wintersemester 2007/08 Dipl.-Volksw. Paul Böhm Dipl.-Volksw. Dominik Hanglberger Dipl.-Volksw. Rafael

Mehr

Kapitel 8. Einfache Regression. Anpassen des linearen Regressionsmodells, OLS. Eigenschaften der Schätzer für das Modell

Kapitel 8. Einfache Regression. Anpassen des linearen Regressionsmodells, OLS. Eigenschaften der Schätzer für das Modell Kapitel 8 Einfache Regression Josef Leydold c 2006 Mathematische Methoden VIII Einfache Regression 1 / 21 Lernziele Lineares Regressionsmodell Anpassen des linearen Regressionsmodells, OLS Eigenschaften

Mehr

Annahmen des linearen Modells

Annahmen des linearen Modells Annahmen des linearen Modells Annahmen des linearen Modells zusammengefasst A1: Linearer Zusammenhang: y = 0 + 1x 1 + 2x 2 + + kx k A2: Zufallsstichprobe, keine Korrelation zwischen Beobachtungen A3: Erwartungswert

Mehr

Einführung in die Statistik

Einführung in die Statistik Einführung in die Statistik Analyse und Modellierung von Daten Von Prof. Dr. Rainer Schlittgen 4., überarbeitete und erweiterte Auflage Fachbereich Materialwissenschaft! der Techn. Hochschule Darmstadt

Mehr

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Institut für Statistik, LMU München Sommersemester 2017 6 Genzwertsätze Einführung 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation

Mehr

Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS. R.01denbourg Verlag München Wien. Von Prof. Dr. Karlheinz Zwerenz. 3., überarbeitete Auflage

Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS. R.01denbourg Verlag München Wien. Von Prof. Dr. Karlheinz Zwerenz. 3., überarbeitete Auflage Statistik Datenanalyse mit EXCEL und SPSS Von Prof. Dr. Karlheinz Zwerenz 3., überarbeitete Auflage R.01denbourg Verlag München Wien Inhalt Vorwort Hinweise zu EXCEL und SPSS Hinweise zum Master-Projekt

Mehr

Zeitreihenanalyse. Seminar Finanzmathematik. Andreas Dienst SS Einleitung - Begrüßung - Motivation - Inhaltsangabe. 2.

Zeitreihenanalyse. Seminar Finanzmathematik. Andreas Dienst SS Einleitung - Begrüßung - Motivation - Inhaltsangabe. 2. Seminar Finanzmathematik - Begrüßung - Motivation - Inhaltsangabe 3. Zusammen - fassung Zeitreihenanalyse Andreas Dienst SS 2006 Zeitreihen: Definition und Motivation - Begrüßung - Motivation - Inhaltsangabe

Mehr

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente...

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente... Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 1 1 Zufallsvorgänge und Wahrscheinlichkeiten 5 1.1 Zufallsvorgänge.......................... 5 1.1.1 Ergebnismengen..................... 6 1.1.2 Ereignisse und ihre Verknüpfung............

Mehr

Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS. Prof. Dr. Karlheinz Zwerenz. R.Oldenbourg Verlag München Wien. Von

Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS. Prof. Dr. Karlheinz Zwerenz. R.Oldenbourg Verlag München Wien. Von Statistik Datenanalyse mit EXCEL und SPSS Von Prof. Dr. Karlheinz Zwerenz R.Oldenbourg Verlag München Wien Inhalt Vorwort Hinweise zu EXCEL und SPSS Hinweise zum Master-Projekt XI XII XII TEIL I GRUNDLAGEN

Mehr

Einführung in die computergestützte Datenanalyse

Einführung in die computergestützte Datenanalyse Karlheinz Zwerenz Statistik Einführung in die computergestützte Datenanalyse 6., überarbeitete Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG Vorwort Hinweise zu EXCEL und SPSS Hinweise zum Master-Projekt XI XII XII TEIL

Mehr

Analyse von Querschnittsdaten. Signifikanztests I Basics

Analyse von Querschnittsdaten. Signifikanztests I Basics Analyse von Querschnittsdaten Signifikanztests I Basics Warum geht es in den folgenden Sitzungen? Kontinuierliche Variablen Generalisierung kategoriale Variablen Datum 13.10.2004 20.10.2004 27.10.2004

Mehr

Statistik. Ludwig Fahrmeir Rita Künstler Iris Pigeot Gerhard Tutz. Der Weg zur Datenanalyse. Springer. Zweite, verbesserte Auflage

Statistik. Ludwig Fahrmeir Rita Künstler Iris Pigeot Gerhard Tutz. Der Weg zur Datenanalyse. Springer. Zweite, verbesserte Auflage Ludwig Fahrmeir Rita Künstler Iris Pigeot Gerhard Tutz Statistik Der Weg zur Datenanalyse Zweite, verbesserte Auflage Mit 165 Abbildungen und 34 Tabellen Springer Inhaltsverzeichnis Vorwort v 1 Einführung

Mehr

Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften

Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften Diese Übung beschäftigt sich mit der Skalierung von Variablen in Regressionsanalysen und mit asymptotischen Eigenschaften von OLS. Verwenden

Mehr

3. Das einfache lineare Regressionsmodell

3. Das einfache lineare Regressionsmodell 3. Das einfache lineare Regressionsmodell Ökonometrie: (I) Anwendung statistischer Methoden in der empirischen Forschung in den Wirtschaftswissenschaften Konfrontation ökonomischer Theorien mit Fakten

Mehr

Angewandte Ökonometrie Übung. Endogenität, VAR, Stationarität und Fehlerkorrekturmodell

Angewandte Ökonometrie Übung. Endogenität, VAR, Stationarität und Fehlerkorrekturmodell Angewandte Ökonometrie Übung 3 Endogenität, VAR, Stationarität und Fehlerkorrekturmodell Zeitreihenmodelle Zeitreihenmodelle Endogenität Instrumentvariablenschätzung Schätzung eines VARs Tests auf Anzahl

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Teil I Beschreibende Statistik 17. Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Teil I Beschreibende Statistik 17. Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 Inhaltsverzeichnis Vorwort 13 Teil I Beschreibende Statistik 17 Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 1.1 Statistische Einheiten und Grundgesamtheiten 19 1.2 Merkmale und Merkmalsausprägungen

Mehr

Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST?

Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST? Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST? Vorwort 13 Teil I Beschreibende Statistik 17 Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 1.1 Statistische Einheiten und Grundgesamtheiten

Mehr

ε heteroskedastisch BINARY CHOICE MODELS Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS?

ε heteroskedastisch BINARY CHOICE MODELS Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS? BINARY CHOICE MODELS 1 mit Pr( Y = 1) = P Y = 0 mit Pr( Y = 0) = 1 P Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS? Y i = X i β + ε i Probleme: Nonsense Predictions

Mehr

Angewandte Statistik mit R

Angewandte Statistik mit R Reiner Hellbrück Angewandte Statistik mit R Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler 2., überarbeitete Auflage B 374545 GABLER Inhaltsverzeichnis Vorwort zur zweiten Auflage Tabellenverzeichnis

Mehr

Kapitel 1 Einführung. Angewandte Ökonometrie WS 2012/13. Nikolaus Hautsch Humboldt-Universität zu Berlin

Kapitel 1 Einführung. Angewandte Ökonometrie WS 2012/13. Nikolaus Hautsch Humboldt-Universität zu Berlin Kapitel 1 Einführung Angewandte Ökonometrie WS 2012/13 Nikolaus Hautsch Humboldt-Universität zu Berlin 1. Allgemeine Informationen 2 17 1. Allgemeine Informationen Vorlesung: Mo 12-14, SPA1, 23 Vorlesung

Mehr

Ökonometrische Methoden III: Die lineare Regression

Ökonometrische Methoden III: Die lineare Regression Ökonometrische Methoden III: Die lineare Regression Vorlesung an der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg WS 006/007 Prof. Dr. Lars P. Feld Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Universität St. Gallen

Mehr

Vorwort Abbildungsverzeichnis Teil I Mathematik 1

Vorwort Abbildungsverzeichnis Teil I Mathematik 1 Inhaltsverzeichnis Vorwort Abbildungsverzeichnis V XIII Teil I Mathematik 1 1 Elementare Grundlagen 3 1.1 Grundzüge der Mengenlehre... 3 1.1.1 Darstellungsmöglichkeiten von Mengen... 4 1.1.2 Mengenverknüpfungen...

Mehr

1 Inhaltsverzeichnis. 1 Einführung...1

1 Inhaltsverzeichnis. 1 Einführung...1 1 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung...1 1.1 Arten der stochastischen Abhängigkeit...2 1.2 Wo kommen regressive Abhängigkeiten vor?...3 1.3 Hauptaufgaben von Regressionsmodellen...3 1.4 Wissenschaftstheoretische

Mehr

Statistik II. II. Univariates lineares Regressionsmodell. Martin Huber 1 / 27

Statistik II. II. Univariates lineares Regressionsmodell. Martin Huber 1 / 27 Statistik II II. Univariates lineares Regressionsmodell Martin Huber 1 / 27 Übersicht Definitionen (Wooldridge 2.1) Schätzmethode - Kleinste Quadrate Schätzer / Ordinary Least Squares (Wooldridge 2.2)

Mehr

Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Universität Augsburg. PROGNOSE II - Vertiefung Aufgaben und Lösungen Sommersemester 2004

Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Universität Augsburg. PROGNOSE II - Vertiefung Aufgaben und Lösungen Sommersemester 2004 Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Universität Augsburg PROGNOSE II - Vertiefung Aufgaben und Lösungen Sommersemester 2004 Aufgabe 1 U t bedeute weißes Rauschen und B den Backshift

Mehr

Analyse von Querschnittsdaten. Spezifikation der unabhängigen Variablen

Analyse von Querschnittsdaten. Spezifikation der unabhängigen Variablen Analyse von Querschnittsdaten Spezifikation der unabhängigen Variablen Warum geht es in den folgenden Sitzungen? Kontinuierliche Variablen Annahmen gegeben? kategoriale Variablen Datum 3.0.004 0.0.004

Mehr

Statistik II Übung 2: Multivariate lineare Regression

Statistik II Übung 2: Multivariate lineare Regression Statistik II Übung 2: Multivariate lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen Flugpreisen und der Flugdistanz, dem Passagieraufkommen und der Marktkonzentration. Verwenden

Mehr

Bachelorprüfung WS 2012/13

Bachelorprüfung WS 2012/13 Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Fach: Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung Prüfer: Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Bachelorprüfung WS 2012/13

Mehr

Multivariate Statistische Methoden

Multivariate Statistische Methoden Multivariate Statistische Methoden und ihre Anwendung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Von Prof. Dr. Hans Peter Litz Carl von Ossietzky Universität Oldenburg v..v.-'... ':,. -X V R.Oldenbourg

Mehr

Schätzverfahren, Annahmen und ihre Verletzungen, Standardfehler. Oder: was schiefgehen kann, geht schief. Statistik II

Schätzverfahren, Annahmen und ihre Verletzungen, Standardfehler. Oder: was schiefgehen kann, geht schief. Statistik II Schätzverfahren, Annahmen und ihre Verletzungen, Standardfehler. Oder: was schiefgehen kann, geht schief Statistik II Wiederholung Literatur Kategoriale Unabhängige, Interaktion, nicht-lineare Effekte

Mehr

Einführung in die Maximum Likelihood Methodik

Einführung in die Maximum Likelihood Methodik in die Maximum Likelihood Methodik Thushyanthan Baskaran thushyanthan.baskaran@awi.uni-heidelberg.de Alfred Weber Institut Ruprecht Karls Universität Heidelberg Gliederung 1 2 3 4 2 / 31 Maximum Likelihood

Mehr

2 Anwendungen und Probleme

2 Anwendungen und Probleme Universität Ulm 89069 Ulm Germany Prof. Dr. Werner Smolny Institut für Wirtschaftspolitik Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften Ludwig-Erhard-Stiftungsprofessur Institutsdirektor 2 Anwendungen

Mehr

Zeitreihen. Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose. von. Prof. Dr. Horst Rinne. und. Dr. Katja Specht. Justus-Liebig-Universität Giessen

Zeitreihen. Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose. von. Prof. Dr. Horst Rinne. und. Dr. Katja Specht. Justus-Liebig-Universität Giessen Zeitreihen Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose von Prof. Dr. Horst Rinne und Dr. Katja Specht Justus-Liebig-Universität Giessen Verlag Franz Vahlen München Inhaltsverzeichnis Statt eines

Mehr

Datenanalyse mit Excel und Gretl

Datenanalyse mit Excel und Gretl Dozent: Christoph Hindermann christoph.hindermann@uni-erfurt.de Datenanalyse mit Excel und Gretl Teil Titel 2: Gretl 1 Teil 2: Gretl Datenanalyse mit Excel und Gretl Teil Titel 2: Gretl 2 Modellannahmen

Mehr

6. Schätzung stationärer ARMA-Modelle

6. Schätzung stationärer ARMA-Modelle 6. Schätzung stationärer ARMA-Modelle Problemstellung: Statistische Anpassung eines stationären ARMA(p, q)-prozesses an eine Stichprobe von t = 1,..., T Prozessbeobachtungen Es bezeichne x 1,..., x T die

Mehr

Schätzverfahren, Annahmen und ihre Verletzungen, Standardfehler. Oder: was schiefgehen kann, geht schief

Schätzverfahren, Annahmen und ihre Verletzungen, Standardfehler. Oder: was schiefgehen kann, geht schief Schätzverfahren, Annahmen und ihre Verletzungen, Standardfehler. Oder: was schiefgehen kann, geht schief Statistik II Literatur Kategoriale Unabhängige, Interaktion, nicht-lineare Effekte : Schätzung Statistik

Mehr

Masterprüfung SS 2014

Masterprüfung SS 2014 Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Masterprüfung SS 2014 Fach: Ökonometrie Prüfer: Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Name, Vorname Matrikelnummer E-Mail

Mehr

Empirical Banking and Finance

Empirical Banking and Finance Empirical Banking and Finance Vorlesung zur Volkswirtschaftspolitik Prof. Dr. Isabel Schnabel Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insb. Financial Economics Johannes Gutenberg-Universität Mainz Wintersemester

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Teil I Einführung

Inhaltsverzeichnis. Teil I Einführung Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Statistik-Programme... 1.1 Kleine Einführung in R... 1.1.1 Installieren und Starten von R. 1.1.2 R-Konsole... 1.1.3 R-Workspace... 1.1.4 R-History... 1.1.5 R-Skripteditor...

Mehr

1. Lösungen zu Kapitel 7

1. Lösungen zu Kapitel 7 1. Lösungen zu Kapitel 7 Übungsaufgabe 7.1 Um zu testen ob die Störterme ε i eine konstante Varianz haben, sprich die Homogenitätsannahme erfüllt ist, sind der Breusch-Pagan-Test und der White- Test zwei

Mehr

Schließende Statistik

Schließende Statistik Wolfgang Polasek Schließende Statistik Einführung in die Schätz- und Testtfieorie für Wirtschaftswissenschaftler Mit 37 Abbildungen und 44 Tabellen Springer Inhaltsverzeichnis 1 Einführung in die Stichprobentheorie

Mehr

Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression

Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Lohneinkommen von sozial benachteiligten Individuen (16-24 Jahre alt) und der Anzahl der

Mehr

Basiswissen Mathematik, Statistik. und Operations Research für. Wirtschaftswissenschaftler. von. Prof. Dr. Gert Heinrich DHBW Villingen-Schwenningen

Basiswissen Mathematik, Statistik. und Operations Research für. Wirtschaftswissenschaftler. von. Prof. Dr. Gert Heinrich DHBW Villingen-Schwenningen Basiswissen Mathematik, Statistik und Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler von Prof. Dr. Gert Heinrich DHBW Villingen-Schwenningen 5., korrigierte Auflage Oldenbourg Verlag München Inhaltsverzeichnis

Mehr

Bachelorprüfung WS 2012/13 - MUSTERLÖSUNG

Bachelorprüfung WS 2012/13 - MUSTERLÖSUNG Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Bachelorprüfung WS 2012/13 - MUSTERLÖSUNG Fach: Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung Prüfer: Prof. Regina

Mehr

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskription, Statistische Testverfahren und Regression Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: beschreibende Statistik, empirische

Mehr

1 Einleitung. 1.1 Was ist Ökonometrie und warum sollte man etwas darüber lernen?

1 Einleitung. 1.1 Was ist Ökonometrie und warum sollte man etwas darüber lernen? 1 Einleitung 1.1 Was ist Ökonometrie und warum sollte man etwas darüber lernen? Idee der Ökonometrie: Mithilfe von Daten und statistischen Methoden Zusammenhänge zwischen verschiedenen Größen messen. Lehrstuhl

Mehr

Multivariate Statistische Methoden und ihre Anwendung

Multivariate Statistische Methoden und ihre Anwendung Multivariate Statistische Methoden und ihre Anwendung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Von Prof. Dr. Hans Peter Litz Carl von Ossietzky Universität Oldenburg R. Oldenbourg Verlag München Wien

Mehr

Grundlagen der Mathematik, der Statistik und des Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler

Grundlagen der Mathematik, der Statistik und des Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler Grundlagen der Mathematik, der Statistik und des Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler Von Professor Dr. Gert Heinrich 3., durchgesehene Auflage R.Oldenbourg Verlag München Wien T Inhaltsverzeichnis

Mehr

STATISTIK 2 Teil 1 Regressionsanalyse Von: Anne Schmidt. Anordnung von Zahlen in Zeilen und Spalten (Tabelle)

STATISTIK 2 Teil 1 Regressionsanalyse Von: Anne Schmidt. Anordnung von Zahlen in Zeilen und Spalten (Tabelle) Kapitel 2 Deskriptive lineare Regression 2.1. Einführung Definition Regressionsanalyse Unterschied zu Varianzanalyse Matrix/ Matrizen Indices Vektor Decken Zusammenhänge zwischen Beobachtungsreihen auf,

Mehr

Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression

Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Lohneinkommen von sozial benachteiligten Individuen (16-24 Jahre alt) und der Anzahl der

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 2 Kurzbeschreibung von SPSS Der SPSS-Dateneditor Statistische Analysen mit SPSS DieDaten...

Inhaltsverzeichnis. 2 Kurzbeschreibung von SPSS Der SPSS-Dateneditor Statistische Analysen mit SPSS DieDaten... Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Kleine Einführung in R... 3 1.1 Installieren und Starten von R... 3 1.2 R-Befehleausführen... 3 1.3 R-Workspace speichern... 4 1.4 R-History sichern........ 4 1.5

Mehr

Empirical Banking and Finance

Empirical Banking and Finance Empirical Banking and Finance Vorlesung zur Volkswirtschaftspolitik Prof. Dr. Isabel Schnabel Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insb. Financial Economics Johannes Gutenberg-Universität Mainz Wintersemester

Mehr

Bivariate Zusammenhänge

Bivariate Zusammenhänge Bivariate Zusammenhänge 40 60 80 Bivariater Zusammenhang: Zusammenhang zwischen zwei Variablen weight (kg) Gibt es einen Zusammenhang zwischen Größe & Gewicht? (am Beispieldatensatz) Offensichtlich positiver

Mehr

y t = 30, 2. Benutzen Sie die Beobachtungen bis einschließlich 2002, um den Koeffizientenvektor β mit der KQ-Methode zu schätzen.

y t = 30, 2. Benutzen Sie die Beobachtungen bis einschließlich 2002, um den Koeffizientenvektor β mit der KQ-Methode zu schätzen. Aufgabe 1 (25 Punkte Zur Schätzung des Werbe-Effekts in einem Getränke-Unternehmen wird das folgende lineare Modell aufgestellt: Dabei ist y t = β 1 + x t2 β 2 + e t. y t : x t2 : Umsatz aus Getränkeverkauf

Mehr

Institut für Soziologie Christian Ganser. Methoden 2. Regressionsanalyse III: Diagnostik

Institut für Soziologie Christian Ganser. Methoden 2. Regressionsanalyse III: Diagnostik Institut für Soziologie Methoden 2 Regressionsanalyse III: Diagnostik Wiederholung Regressionsanalyse beruht auf verschiedenen Annahmen Sind Annahmen verletzt, sind bestimmte Eigenschaften der Schätzer

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort

Inhaltsverzeichnis. Vorwort V Vorwort XI 1 Zum Gebrauch dieses Buches 1 1.1 Einführung 1 1.2 Der Text in den Kapiteln 1 1.3 Was Sie bei auftretenden Problemen tun sollten 2 1.4 Wichtig zu wissen 3 1.5 Zahlenbeispiele im Text 3 1.6

Mehr

Lineare Regression mit einem Regressor: Einführung

Lineare Regression mit einem Regressor: Einführung Lineare Regression mit einem Regressor: Einführung Quantifizierung des linearen Zusammenhangs von zwei Variablen Beispiel Zusammenhang Klassengröße und Testergebnis o Wie verändern sich Testergebnisse,

Mehr

Das (multiple) Bestimmtheitsmaß R 2. Beispiel: Ausgaben in Abhängigkeit vom Einkommen (I) Parameterschätzer im einfachen linearen Regressionsmodell

Das (multiple) Bestimmtheitsmaß R 2. Beispiel: Ausgaben in Abhängigkeit vom Einkommen (I) Parameterschätzer im einfachen linearen Regressionsmodell 1 Lineare Regression Parameterschätzung 13 Im einfachen linearen Regressionsmodell sind also neben σ ) insbesondere β 1 und β Parameter, deren Schätzung für die Quantifizierung des linearen Zusammenhangs

Mehr

Lehr- und Übungsbuch der angewandten Statistik. Von Dr. Bärbel Elpelt und. O. Prof. Dr. Joachim Hartung Fachbereich Statistik der Universität Dortmund

Lehr- und Übungsbuch der angewandten Statistik. Von Dr. Bärbel Elpelt und. O. Prof. Dr. Joachim Hartung Fachbereich Statistik der Universität Dortmund Grundkurs Statistik Lehr- und Übungsbuch der angewandten Statistik Von Dr. Bärbel Elpelt und O. Prof. Dr. Joachim Hartung Fachbereich Statistik der Universität Dortmund Mit ausführlichen Übungs- und Klausurteilen

Mehr

6. Statistische Schätzung von ARIMA Modellen

6. Statistische Schätzung von ARIMA Modellen 6. Statistische Schätzung von ARIMA Modellen Vorschau: ARIMA Modelle Modellidentifikation verschiedene Schätzverfahren Modelldiagnostik Fallstudien Zeitreihenanalyse 1 6.1 ARIMA Modelle Bisher: ARMA(p,q)-Modelle:

Mehr

Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung, Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Diplomprüfung in Ökonometrie im SS 09

Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung, Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Diplomprüfung in Ökonometrie im SS 09 Lehrstuhl für Statistik und empirische irtschaftsforschung, Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Diplomprüfung in Ökonometrie im SS 09 Aufgabe 1: [17 Punkte] Sie interessieren sich für den Zusammenhang zwischen

Mehr

Regressionsanalyse - Einführung in das Thema

Regressionsanalyse - Einführung in das Thema Regressionsanalyse - Einführung in das Thema Referent: Dr. Ralf Gutfleisch - AG Methodik Veranstaltung: Frühjahrstagung 2013 in Wolfsburg Datum: 18. März 2013 Strukturen-prüfende Verfahren Regressionsanalyse

Mehr

1 Statistische Grundlagen

1 Statistische Grundlagen Konzepte in Empirische Ökonomie 1 (Winter) Hier findest Du ein paar Tipps zu den Konzepten in Empirische 1. Wenn Du aber noch etwas Unterstützung kurz vor der Klausur brauchst, schreib uns eine kurze Email.

Mehr

Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle. Statistik II

Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle. Statistik II Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle Statistik II Wiederholung Literatur Annahmen und Annahmeverletzungen Funktionen Exponenten, Wurzeln usw. Das Problem Das binäre Logit-Modell

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Günther Bourier Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Praxisorientierte Einführung Mit Aufgaben und Lösungen 3. F überarbeitete Auflage GABLER Inhaltsverzeichnis Vorwort Inhaltsverzeichnis

Mehr

Statistik für Ökonomen

Statistik für Ökonomen Wolfgang Kohn Riza Öztürk Statistik für Ökonomen Datenanalyse mit R und SPSS 2., überarbeitete Auflage 4ü Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Kleine Einführung in R '! 3 1.1 Installieren

Mehr

5. Zeitreihenanalyse und Prognoseverfahren

5. Zeitreihenanalyse und Prognoseverfahren 5. Zeitreihenanalyse und Prognoseverfahren Stichwörter: Trend, Saisonalität, Noise, additives Modell, multiplikatives Modell, Trendfunktion, Autokorrelationsfunktion, Korrelogramm, Prognosehorizont, Prognoseintervall,

Mehr

Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011

Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011 Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011 Es können von den Antworten alle, mehrere oder keine Antwort(en) richtig sein. Nur bei einer korrekten Antwort (ohne Auslassungen

Mehr

Ziel der linearen Regression

Ziel der linearen Regression Regression 1 Ziel der linearen Regression Bei der linearen Regression wird untersucht, in welcher Weise eine abhängige metrische Variable durch eine oder mehrere unabhängige metrische Variablen durch eine

Mehr

Gewöhnliche Autokorrelationsfunktion (ACF) eines stationären Prozesses {X t } t Z zum Lag h

Gewöhnliche Autokorrelationsfunktion (ACF) eines stationären Prozesses {X t } t Z zum Lag h 5. Die partielle Autokorrelationsfunktion 5.1 Definition, Berechnung, Schätzung Bisher: Gewöhnliche Autokorrelationsfunktion (ACF) eines stationären Prozesses {X t } t Z zum Lag h ρ X (h) = Corr(X t, X

Mehr

Kointegration. Kapitel 19. Angewandte Ökonometrie / Ökonometrie III Michael Hauser

Kointegration. Kapitel 19. Angewandte Ökonometrie / Ökonometrie III Michael Hauser 1 / 28 Kointegration Kapitel 19 Angewandte Ökonometrie / Ökonometrie III Michael Hauser 2 / 28 Inhalt I(d), Trends, Beispiele Spurious Regression Kointegration, common trends Fehlerkorrektur-Modell Test

Mehr

Bachelorprüfung SS MUSTERLÖSUNG

Bachelorprüfung SS MUSTERLÖSUNG Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Fach: Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung Prüfer: Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Bachelorprüfung SS 2015

Mehr

Kategoriale abhängige Variablen:

Kategoriale abhängige Variablen: Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle Statistik II Literatur Annahmen und Annahmeverletzungen Funktionen Exponenten, Wurzeln usw. Das Problem Das binäre Logit-Modell Statistik II

Mehr

Modell (Konstante) 0,411 0,155 male 0,212 0,13 job 0,119 0,131 alcohol 0,255 0,05 a. Abhängige Variable: skipped

Modell (Konstante) 0,411 0,155 male 0,212 0,13 job 0,119 0,131 alcohol 0,255 0,05 a. Abhängige Variable: skipped Aufgabe 1 [14 Punkte] Sie möchten untersuchen, wovon die Abwesenheit der Studierenden in den Vorlesungen an einer Universität abhängt. Sie verfügen über einen Datensatz zu 282 Studierenden mit folgenden

Mehr

Statistik. Sommersemester Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA. für Betriebswirtschaft und International Management

Statistik. Sommersemester Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA. für Betriebswirtschaft und International Management Statistik für Betriebswirtschaft und International Management Sommersemester 2014 Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA Streuungsparameter Varianz Var(X) bzw. σ 2 : [x i E(X)] 2 f(x i ), wenn X diskret Var(X)

Mehr

Grundlagen der Statistik I

Grundlagen der Statistik I NWB-Studienbücher Wirtschaftswissenschaften Grundlagen der Statistik I Beschreibende Verfahren Von Professor Dr. Jochen Schwarze 10. Auflage Verlag Neue Wirtschafts-Briefe Herne/Berlin Inhaltsverzeichnis

Mehr

3. Das Prüfen von Hypothesen. Hypothese?! Stichprobe Signifikanztests in der Wirtschaft

3. Das Prüfen von Hypothesen. Hypothese?! Stichprobe Signifikanztests in der Wirtschaft 3. Das Prüfen von Hypothesen Hypothese?! Stichprobe 3.1. Signifikanztests in der Wirtschaft Prüfung, ob eine (theoretische) Hypothese über die Verteilung eines Merkmals X und ihre Parameter mit einer (empirischen)

Mehr

Statistische Methoden der VWL und BWL

Statistische Methoden der VWL und BWL Josef Schira Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis 2., überarbeitete Auflage FB Mathematik TU Darmstadt 58368164 PEARSON Studium ein Imprintvon Pearson Education München Boston San Francisco

Mehr

Tests einzelner linearer Hypothesen I

Tests einzelner linearer Hypothesen I 4 Multiple lineare Regression Tests einzelner linearer Hypothesen 4.5 Tests einzelner linearer Hypothesen I Neben Tests für einzelne Regressionsparameter sind auch Tests (und Konfidenzintervalle) für Linearkombinationen

Mehr

Gemischte Modelle zur Schätzung geoadditiver Regressionsmodelle

Gemischte Modelle zur Schätzung geoadditiver Regressionsmodelle Gemischte Modelle zur Schätzung geoadditiver Regressionsmodelle Thomas Kneib & Ludwig Fahrmeir Institut für Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität München 1. Regressionsmodelle für geoadditive Daten

Mehr

Zeitreihenökonometrie

Zeitreihenökonometrie Zeitreihenökonometrie Kapitel 8 Impuls-Antwort-Funktionen Interpretation eines VAR-Prozesses 2 Fall eines bivariaten Var(p)-Prozess mit 2 Variablen und ohne Konstante 1 1 p p 1,t α11 α 12 1,t-1 α11 α 12

Mehr

STATISTIK, ÖKONOMETRIE, OPTIMIERUNG

STATISTIK, ÖKONOMETRIE, OPTIMIERUNG Thorsten Poddig/ Hubert Dichtl/ Kerstin Petersmeier STATISTIK, ÖKONOMETRIE, OPTIMIERUNG Methoden und ihre praktische Anwendung in Finanzanalyse und Portfoliomanagement UHLENBRUCH Verlag Bad Soden/Ts. m

Mehr

Globalisierung und Produktlebenszyklen im Automobilsektor

Globalisierung und Produktlebenszyklen im Automobilsektor Hans Georg Brunn Globalisierung und Produktlebenszyklen im Automobilsektor Methoden, Konzepte und Ergebnisse aus ökonometrischer Sicht Verlag Dr. Kovac Hamburg 2009 I Abbildungsverzeichnis Inhaltsverzeichnis

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieure

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieure Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieure Von Prof. Hubert Weber Fachhochschule Regensburg 3., überarbeitete und erweiterte Auflage Mit zahlreichen Bildern, Tabellen sowie

Mehr

Probeklausur Zeitreihenökonometrie (Sommersemester 2014) 1

Probeklausur Zeitreihenökonometrie (Sommersemester 2014) 1 Probeklausur Zeitreihenökonometrie (Sommersemester 2014) 1 Aufgabe 1: Betrachtet wird folgendes Modell zur Erklärung des Managergehalts salary durch den Umsatz sales, die Eigenkapitalrendite roe und die

Mehr

Günther Bourier. Beschreibende Statistik. Praxisorientierte Einführung - Mit. Aufgaben und Lösungen. 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage

Günther Bourier. Beschreibende Statistik. Praxisorientierte Einführung - Mit. Aufgaben und Lösungen. 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage i Günther Bourier Beschreibende Statistik Praxisorientierte Einführung - Mit Aufgaben und Lösungen 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Vorwort V 1 Einführung

Mehr

Ziel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X.

Ziel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X. Lineare Regression Einfache Regression Beispieldatensatz: trinkgeld.sav Ziel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X. H0: Y lässt sich nicht durch X erklären, das heißt

Mehr

Statistik für das Psychologiestudium

Statistik für das Psychologiestudium Dieter Rasch / Klaus D. Kubinger Statistik für das Psychologiestudium Mit Softwareunterstützung zur Planung und Auswertung von Untersuchungen sowie zu sequentiellen Verfahren ELSEVIER SPEKTRUM AKADEMISCHER

Mehr

Biostatistik Erne Einfuhrung fur Biowissenschaftler

Biostatistik Erne Einfuhrung fur Biowissenschaftler Matthias Rudolf Wiltrud Kuhlisch Biostatistik Erne Einfuhrung fur Biowissenschaftler PEARSON Studium Inhaltsverzeichnis Vorwort xi Kapitel 1 Einfiihrung 1 1.1 Biostatistik als Bestandteil biowissenschafllicher

Mehr