Empirische Finanzwissenschaft
|
|
- Melanie Schuster
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Wintersemester 2006/2007 Empirische Finanzwissenschaft Prof. Dr. Lars P. Feld Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Anzahl Seiten (ohne Deckblatt): 5 Seiten Richtzeit für die Bearbeitung: Maximale Punktzahl: 135 Minuten 30 Punkte Matrikelnummer: Studienfach: Erreichte Punktzahl: Benotung: 1
2 Wählen Sie aus den folgenden beiden Themenbereichen ein Thema aus und begründen Sie Ihre Antworten ausführlich (bei Bearbeitung beider Themen wird nur das erste bewertet): 30 Punkte Thema 1: Popularitätsfunktionen (Maximale Punktzahl: 30; verfügbare Zeit: 135 Minuten) Die folgende Tabelle enthält Ergebnisse einer empirischen Untersuchung der Popularität der Regierungs- und Oppositionsparteien der Kohl-Ära gemessen anhand der Sonntagsfrage des Allensbach-Instituts ( Wen würden Sie wählen, wenn am Sonntag Bundestagswahlen wären? ). Bitte erläutern und interpretieren Sie die Schätzergebnisse. Berücksichtigen Sie dabei bitte die Erläuterungen in den Bemerkungen zu der Tabelle. Diese Schätzungen knüpfen an der Theorie politischer Konjunkturzyklen an und versuchen zu ermitteln, welchen Einfluss ökonomische Faktoren auf die Wiederwahlwahrscheinlichkeit einer Regierung haben. Inwiefern lassen sich die Schätzergebnisse aus dieser polit-ökonomischen Theorie erklären? Bitte begründen Sie Ihre Antworten ausführlich. 2
3 Tabelle 1: Systemschätzung für die einzelnen Parteien, Alte Länder Monatsdaten, 1/ /1996, 152 Beobachtungen Erklärende Variable Popularität t-1 Popularität t-2 Abhängige Variable: Popularität von CDU/CSU F.D.P. SPD Grüne Sonstige Wald-Test 0.567*** (15.19) 0.286*** (7.75) Absolutglied *** (4.24) * (2.35) (0.02) (0.49) Offizielle Arbeitslosenquote (1.51) * (2.24) 2.382(*) (1.71) (0.95) * Verdeckte Arbeitslosenquote (*) (1.87) (0.09) 9.923* (2.04) (0.83) (0.58) Inflationsrate ** (2.72) (0.94) 2.843(*) (1.83) (0.12) 1.993* (2.20) * Dummy *** (3.45) (0.19) 3.482(*) (1.95) (0.44) (1.10) ** Dummy * (2.39) 3.155** (3.12) (1.52) (*) (1.87) (*) (1.75) *** R J.-B * *** Die Zahlen in Klammern sind die Absolutwerte der geschätzten t-statistiken. (*), *, **, bzw. *** zeigt an, daß die jeweilige Nullhypothese auf dem 10, 5, 1 bzw. 0.1 Prozent Signifikanzniveau verworfen werden kann. Der Wald-Test testet die Null- Hypothese, ob die jeweilige erklärende Variable über alle fünf Gleichungen zusammen signifikant von Null verschieden ist. 3
4 30 Thema 2: Steuereinnahmen (Maximale Punktzahl: 30; verfügbare Zeit: 135 Minuten) In der politischen Diskussion findet sich der Wunsch, den deutschen Föderalismus durch Wettbewerbselemente anzureichern. Die Gegner dieses Vorschlags befürchten, dass finanzschwache Bundesländer dadurch erhebliche Schwierigkeiten bei der Finanzierung öffentlicher Leistungen bekommen würden und sich somit ein interregionales Verteilungsproblem ergeben könnte. Die folgende Tabelle enthält Ergebnisse einer empirischen Untersuchung der Auswirkungen des Föderalismus auf die Schweizer kantonalen und lokalen Einnahmen und die Einnahmenstruktur der Kantone und Gemeinden. Die Einnahmen pro Kopf (sowie die Steuereinnahmen bzw. die Einnahmen aus Gebühren und Beiträgen) werden dabei ceteris paribus durch Föderalismus-Variablen erklärt. Zunächst finden Sie als Föderalismus-Variable lediglich den Anteil der lokalen Einnahmen an den gesamten kantonalen und lokalen Einnahmen als Dezentralisierungsmaß sowie die Finanzausgleichszahlungen des Bundes. Im zweiten Schritt werden weitere Föderalismus-Variablen wie die Intensität des Steuerwettbewerbs, der Steuerexport und die Fragmentierung des Kantons berücksichtigt. Bitte erläutern und interpretieren Sie die Schätzergebnisse. Berücksichtigen Sie dabei bitte die Erläuterungen in den Bemerkungen zu der Tabelle. Beachten Sie bei Ihrer Interpretation insbesondere, dass lediglich die kardinal skalierten Variablen logarithmiert sind. Inwiefern finden sich in diesen Untersuchungsergebnissen Anhaltspunkte für die zu Beginn der Aufgabenstellung geäußerten Befürchtungen? Bitte begründen Sie Ihre Antworten ausführlich. 4
5 Tabelle 2: TSLS Panelmodell für die kantonalen und lokalen Einnahmen bzw. die kantonale Einnahmenstruktur, 26 Schweizer Kantone, Gesamte Einnahmen Steuereinnahmen Einnahmen aus Gebühren und Beiträgen Anteil der lokalen ** * ** ** Einnahmen an Gesamteinnahmen (-2.34) (-1.90) (-2.27) (-2.33) (1.55) (1.05) Fragmentierung in Gemeinden eines Kantons (-0.30) (-0.04) Steuerwettbewerb ** *** (Inverse der durchschnittlichen (2.47) (2.89) (1.14) Steuerbe- lastung der Nachbarn eines Kantons) Steuerexport 0.066*** 0.081*** 0.084*** (Log Anzahl an Übernachtungen (4.22) (4.80) (2.80) im Touris- mus) Finanzausgleichs *** 0.225*** ** 0.167* zahlungen (pro Kopf) (4.65) (7.59) (-0.85) (-2.08) (1.99) (1.64) Index der direkten * ** *** ** Demokratie (-1.94) (-2.20) (-2.89) (-3.17) (-0.13) (-0.63) Formale fiskali sche Beschränkung (-0.43) (-0.71) (-0.45) (-0.80) (0.59) (0.28) Anzahl Parteien in 0.028* 0.051*** *** 0.104*** Der Regierung (1.97) (2.83) (-0.51) (0.83) (2.90) (3.79) Kantonale Volks ** 0.259** 0.404*** 0.372*** einkommen (log) (2.14) (2.41) (2.98) (4.20) (0.52) (0.44) Verhältnis von * Median- zu Durchschnittseinkommen (1.67) (1.61) (1.25) (1.03) (0.83) (0.52) (Homogenität) Bevölkerunggröße ** *** (log) (1.50) (-2.34) (0.23) (-4.32) (0.49) (-1.70) Anteil der städti *** 0.234*** 0.376*** 0.312*** 0.417** 0.420* schen an der Gesamtbevölkerung (3.77) (3.21) (4.23) (4.53) (2.41) (1.98) (Urbani- tät) Arbeitslosenquote (1.04) (1.50) (0.50) (0.77) (0.77) (1.06) Hilfsvariable deutschsprachige * * Kantone (1.56) (2.07) (0.31) (1.46) (1.60) (1.71) Beobachtungen R Bemerkung. Bitte beachten Sie, dass die (kardinal skalierten) Variablen logarithmiert sind, sofern es sich nicht um Quoten handelt. In der Tabelle werden neben den geschätzten Koeffizienten die t- Statistiken auf Basis der mit Hilfe der Methode von Newey-West korrigierten Standardfehler angegeben. ***, ** und * bedeuten Signifikanz auf dem 1, 5 bzw. 10 Prozent-Niveau. Die Regression enthält 19 Zeitdummies, deren Koeffizienten nicht angegeben sind. 5
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
MehrKlausur Zweittermin:
Klausur Zweittermin: 11.04.2007 Teil 1 (10 Punkte (= 10 Minuten) pro Aufgabe) Bearbeiten Sie 4 (!) der 5 Aufgaben! 1. Erläutern Sie kurz fünf strukturelle Merkmale, die Entwicklungsländer von Industrieländern
MehrWiederholungsübungen zu den Kapiteln 7 bis 11
Mittelwert-Tests Übung Wiederholungsübungen zu den Kapiteln 7 bis 11 In dieser Übung wird der Datensatz 4 verwendet. In dem (fiktiven) Datensatz sind für 50 Personen vier Variablen erfasst: das Geschlecht,
MehrSeminar 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
MehrÜbung V Lineares Regressionsmodell
Universität Ulm 89069 Ulm Germany Dipl.-WiWi Michael Alpert Institut für Wirtschaftspolitik Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften Ludwig-Erhard-Stiftungsprofessur Sommersemester 2007 Übung
Mehr2.5 Lineare Regressionsmodelle
2.5.1 Wiederholung aus Statistik I Gegeben Datenpunkte (Y i, X i ) schätze die beste Gerade Y i = β 0 + β 1 X i, i = 1,..., n. 2 Induktive Statistik 409 Bsp. 2.30. [Kaffeeverkauf auf drei Flohmärkten]
MehrEmpirische 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
MehrÜbungsblätter zu Methoden der Empirischen Sozialforschung IV: Regressionsanalyse. Lösungsblatt zu Nr. 2
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Institut für Soziologie Dr. Wolfgang Langer 1 Übungsblätter zu Methoden der Empirischen Sozialforschung IV: Regressionsanalyse Lösungsblatt zu Nr. 2 1. a) Je
Mehr1 Beispiel zur Methode der kleinsten Quadrate
1 Beispiel zur Methode der kleinsten Quadrate 1.1 Daten des Beispiels t x y x*y x 2 ŷ ˆɛ ˆɛ 2 1 1 3 3 1 2 1 1 2 2 3 6 4 3.5-0.5 0.25 3 3 4 12 9 5-1 1 4 4 6 24 16 6.5-0.5 0.25 5 5 9 45 25 8 1 1 Σ 15 25
Mehr1 Wahrscheinlichkeitsrechnung. 2 Zufallsvariablen und ihre Verteilung. 3 Statistische Inferenz. 4 Intervallschätzung. 5 Hypothesentests.
0 Einführung 1 Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Zufallsvariablen und ihre Verteilung 3 Statistische Inferenz 4 Intervallschätzung 5 Hypothesentests 6 Regression Lineare Regressionsmodelle Deskriptive Statistik:
MehrStatistik II Übung 3: Hypothesentests
Statistik II Übung 3: Hypothesentests Diese Übung beschäftigt sich mit der Anwendung diverser Hypothesentests (zum Beispiel zum Vergleich der Mittelwerte und Verteilungen zweier Stichproben). Verwenden
MehrKlausur Zweittermin: Uhr bis Uhr
Wachstum und Entwicklung WS 07/08 Prof. Stephan Klasen Klausur Zweittermin: 08.04.2008 10.15 Uhr bis 11.45 Uhr Teil 1 (10 Punkte (= 10 Minuten) pro Aufgabe) Bearbeiten Sie alle 4 Aufgaben! 1. Nennen Sie
MehrAufgabensammlung (Nicht-MC-Aufgaben) Klausur Ökonometrie SS ( = 57 Punkte)
Aufgabe 3 (9 + 5 + 7 + 7 + 3 + 9 + 7 + 10 = 57 Punkte) Hinweis: Beachten Sie die Tabellen mit Quantilen am Ende der Aufgabenstellung! Zu Beginn der Studienjahre 2011 und 2012 wurden Studienanfänger an
MehrModulprüfung Methoden der Dienstleistungsforschung
Prof. Dr. M. Benkenstein Prof. Dr. R. Weißbach Dr. Jan Becker Modulprüfung Methoden der Dienstleistungsforschung Wintersemester 2011/12 01.02.2012 8.00 9.30 Uhr Name, Vorname:... Anzahl abgegebener Blätter:...
MehrOnline-Anhang zum Beitrag in Politische Vierteljahresschrift (PVS), 53. Jg., 3/2012, S jüngere Befragte (18-35)
Deutschland auf dem Weg in die Rentner-Demokratie? Eine empirische Untersuchung altersspezifischer Einstellungsunterschiede und ihrer Bedeutung für das Wahlverhalten auf Basis einer aktuellen Bevölkerungsumfrage
MehrIn: Schmitt-Beck, Rüdiger (Hrsg.), Wählen in Deutschland, Sonderheft 45 der Politischen Vierteljahresschrift (PVS), Baden-Baden: Nomos 2012.
Personalisierte Kandidatenstrategien und Wahlentscheidungen für Direktkandidaten im deutschen Mischwahlsystem: Die Persönlichkeitswahl in Wahlkreisen als interaktiver Prozess Thomas Gschwend / Thomas Zittel
MehrNachschreibklausur im Anschluss an das SS 2009
Nachschreibklausur im Anschluss an das SS 2009 08. Oktober 2009 Lehrstuhl: Prüfungsfach: Prüfer: Hilfsmittel: Klausurdauer: Wirtschaftspolitik Empirische Wirtschaftsforschung Prof. Dr. K. Kraft Nicht-programmierbarer
MehrStatistik II Übung 3: Hypothesentests Aktualisiert am
Statistik II Übung 3: Hypothesentests Aktualisiert am 12.04.2017 Diese Übung beschäftigt sich mit der Anwendung diverser Hypothesentests (zum Beispiel zum Vergleich der Mittelwerte und Verteilungen zweier
MehrAuswertung und Lösung
Körperkraft [Nm] 0 50 100 150 200 250 0 20 40 60 80 Lean Body Mass [kg] Dieses Quiz soll Ihnen helfen, den R Output einer einfachen linearen Regression besser zu verstehen (s. Kapitel 5.4.1) Es wurden
MehrEin Portrait deutscher Multi-Markt Exporteure und Importeure
Aktiv auf vielen Auslandsmärkten Ein Portrait deutscher Multi-Markt Exporteure und Importeure AFiD-Workshop, Berlin, 29.-30. März 2017 Joachim Wagner Leuphana Universität Lüneburg und IZA, Bonn 1 Motivation
MehrX =, y In welcher Annahme unterscheidet sich die einfache KQ Methode von der ML Methode?
Aufgabe 1 (25 Punkte) Zur Schätzung der Produktionsfunktion des Unternehmens WV wird ein lineares Regressionsmodell der Form angenommen. Dabei ist y t = β 1 + x t2 β 2 + e t, t = 1,..., T (1) y t : x t2
MehrKlausurvorbereitung - Statistik
Aufgabe 1 Klausurvorbereitung - Statistik Studenten der Politikwissenschaft der Johannes Gutenberg-Universität wurden befragt, seit wie vielen Semestern sie eingeschrieben sind. Berechnen Sie für die folgenden
MehrOrdnungspolitik Sommersemester 2012 Klausur am 07. August 2012
Ordnungspolitik Sommersemester 2012 Klausur am 07. August 2012 Name, Vorname: Matrikelnummer: Unterschrift: gewählte Essays: Aufgabe 1 // Aufgabe 2 // Aufgabe 3 Hinweise: Bearbeitungszeit (bitte ankreuzen):
MehrÜbung 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
MehrDas multiple lineare Regressionsmodell
Das multiple lineare Regressionsmodell Worum geht es in diesem Lernmodul? Das Modell Schätzen der Koeffizienten Interpretation der Koeffizienten Testen der Koeffizienten Worum geht es in diesem Lernmodul?
MehrTeilklausur des Moduls Kurs 42221: Vertiefung der Statistik
Name, Vorname Matrikelnummer Teilklausur des Moduls 32741 Kurs 42221: Vertiefung der Statistik Datum Termin: 21. März 2014, 14.00-16.00 Uhr Prüfer: Univ.-Prof. Dr. H. Singer Vertiefung der Statistik 21.3.2014
MehrKapitel 15. Verletzung der Annahme A3: Variable Parameterwerte
Kapitel 15 Verletzung der Annahme A3: Variable Parameterwerte v Auer, Ökonometrie 15 2 Das ökonometrische Modell einer Mehrfachregression lautet: y t = α + β 1 x 1t + β 2 x 2t + + β K x Kt + u t Annahme
MehrName:... Vorname:... Matrikel-Nr.:... Fachrichtung:... Semesterzahl:...
Wirtschaftswissenschaftlicher Prüfungsausschuß der Georg-August-Universität Göttingen Diplomprüfung Klausuren für Volkswirte, Betriebswirte, Handelslehrer und Wirtschaftsinformatiker, BA, MA, Nebenfach
Mehr1. 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
MehrLean Body Mass [kg] Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) ??? lbm <2e-16 ***
Körperkraft [Nm] 0 50 100 150 200 250 0 20 40 60 80 Lean Body Mass [kg] Dieses Quiz soll Ihnen helfen, den R Output einer einfachen linearen Regression besser zu verstehen (s. Kapitel 5.4.1) Es wurden
MehrTest von Hypothesen: Signifikanz des Zusammenhangs (F-Test)
Test von Hyothesen: Signifikanz des Zusammenhangs (F-Test) Die Schätzung der Regressionsfunktion basiert auf Daten einer Stichrobe Inwiefern können die Ergebnisse dieser Schätzung auf die Grundgesamtheit
MehrEmpirische Wirtschaftsforschung
Empirische Wirtschaftsforschung Prof. Dr. Bernd Süßmuth Universität Leipzig Institut für Empirische Wirtschaftsforschung Volkswirtschaftslehre, insbesondere Ökonometrie 6.. Herleitung des OLS-Schätzers
MehrDipl. Vw. Matthias Kirbach Sommersemester Übung VII/ VIII. Makroökonometrische Modellierung nach der Vereinigung
Dipl. Vw. Matthias Kirbach Sommersemester 2005 Abteilung Wirtschaftspolitik Helmholtzstr. 20, Raum E 02 Tel. 0731 50 24265 UNIVERSITÄT CURANDO DOCENDO ULM SCIENDO Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften
MehrMultivariate Verfahren
Selbstkontrollarbeit 1 Multivariate Verfahren Diese Selbstkontrollarbeit bezieht sich auf die Kapitel 1 bis 4 der Kurseinheit 1 (Multivariate Statistik) des Kurses Multivariate Verfahren (883). Hinweise:
MehrEmpirische Wirtschaftsforschung
Empirische Wirtschaftsforschung Herbert Stocker Online-Exercise: Life expectancy Die durchschnittliche Lebenserwartung hat in den meisten Ländern über die letzten fünf Dekaden mehr oder weniger stark zugenommen.
MehrMusterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren
Musterlösung Modulklausur 31821 Multivariate Verfahren 25. September 2015 Aufgabe 1 (15 Punkte) Kennzeichnen Sie die folgenden Aussagen zur Regressionsanalyse mit R für richtig oder F für falsch. F Wenn
MehrMultivariate Verfahren
Selbstkontrollarbeit 1 Multivariate Verfahren Musterlösung Aufgabe 1 (40 Punkte) Auf der dem Kurs beigelegten CD finden Sie im Unterverzeichnis Daten/Excel/ die Datei zahlen.xlsx. Alternativ können Sie
MehrTeil: 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
MehrDas lineare Regressionsmodell
Universität Ulm 89069 Ulm Germany Prof. Dr. Werner Smolny Institut für Wirtschaftspolitik Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften Ludwig-Erhard-Stiftungsprofessur Institutsdirektor Das ökonomische
MehrInstitut für Soziologie Dipl.-Soz. Benjamin Gedon. Methoden 2. Ausblick; Darstellung von Ergebnissen; Wiederholung
Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Methoden 2 Ausblick; Darstellung von Ergebnissen; Wiederholung Ein (nicht programmierbarer) Taschenrechner kann in der Klausur hilfreich sein. # 2 Programm Ausblick über
MehrEinführung 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
MehrNeue Politische Ökonomie: Comparative Politics
Neue Politische Ökonomie: Comparative Politics Vorlesung an der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg SS 2007 Prof. Dr. Lars P. Feld Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, ZEW Mannheim, Universität St.
MehrEinführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2013
Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2013 1. Welche Aussage zur Statistik (in den Sozialwissenschaften) sind richtig? (2 Punkte) ( ) Statistik ist die Lehre von Methoden
MehrMusterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren
Musterlösung Modulklausur 31821 Multivariate Verfahren 27. März 2015 Aufgabe 1 Kennzeichnen Sie die folgenden Aussagen über die beiden Zufallsvektoren ([ ] [ ]) ([ ] [ ]) 2 1 0 1 25 2 x 1 N, x 3 0 1 2
MehrPrüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002
Prüfung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik MASCHINENBAU 2002 1. Ein Chemiestudent hat ein Set von 10 Gefäßen vor sich stehen, von denen vier mit Salpetersäure Stoff A), vier mit Glyzerin Stoff
MehrStatistischer Rückschluss und Testen von Hypothesen
Statistischer Rückschluss und Testen von Hypothesen Statistischer Rückschluss Lerne von der Stichprobe über Verhältnisse in der Grundgesamtheit Grundgesamtheit Statistischer Rückschluss lerne aus Analyse
MehrStatistik 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
MehrStatistik 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
MehrZusammenhangsanalyse in Kontingenztabellen
Zusammenhangsanalyse in Kontingenztabellen Bisher: Tabellarische / graphische Präsentation Jetzt: Maßzahlen für Stärke des Zusammenhangs zwischen X und Y. Chancen und relative Chancen Zunächst 2 2 - Kontingenztafel
MehrGrundidee. χ 2 Tests. Ausgangspunkt: Klasseneinteilung der Beobachtungen in k Klassen. Grundidee. Annahme: Einfache Zufallsstichprobe (X 1,..., X n ).
Grundidee χ 2 -Anpassungstest χ 2 -Unabhängigkeitstest χ 2 -Homogenitätstest χ 2 Tests Grundidee Ausgangspunkt: Klasseneinteilung der Beobachtungen in k Klassen Annahme: Einfache Zufallsstichprobe (X 1,,
MehrÜbungsblatt 10: Lineare Regression (Sitzung 11)
1 Übungsblatt 10: Lineare Regression (Sitzung 11) Aufgabe 1 a) Nach welchem Kriterium wird die Regressionsgerade zur Vorhersage von Y-Werten festgelegt? b) Was sind die Gemeinsamkeiten und Unterschiede
MehrHypothesentests mit SPSS
Beispiel für eine einfache Regressionsanalyse (mit Überprüfung der Voraussetzungen) Daten: bedrohfb_v07.sav Hypothese: Die Skalenwerte auf der ATB-Skala (Skala zur Erfassung der Angst vor terroristischen
MehrLehrstuhl für Statistik und emp. Wirtschaftsforschung, Prof. R. T. Riphahn, Ph.D. Bachelorprüfung, Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung
Lehrstuhl für Statistik und emp. Wirtschaftsforschung, Prof. R. T. Riphahn, Ph.D. Bachelorprüfung, Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung Aufgabe 1: [14,5 Punkte] Sie interessieren sich für die Determinanten
MehrProf. Dr. Werner Smolny werner.smolny@mathematik.uni-ulm.de Dipl.-Ökonom Ralf Scherfling ralf.scherfling@mathematik.uni-ulm.de Universität Ulm Abteilung Wirtschaftspolitik Seminar zur Empirischen Wirtschaftsforschung
MehrOrdnungspolitik Sommersemester 2011 Klausur am 13. Oktober 2011
Ordnungspolitik Sommersemester 2011 Klausur am 13. Oktober 2011 Name, Vorname: Matrikelnummer: Unterschrift: gewählter Essay: Aufgabe 1 // Aufgabe 2 // Aufgabe 3 Hinweise: Bearbeitungszeit: 60/90 Minuten
MehrEinführung in SPSS. Sitzung 4: Bivariate Zusammenhänge. Knut Wenzig. 27. Januar 2005
Sitzung 4: Bivariate Zusammenhänge 27. Januar 2005 Inhalt der letzten Sitzung Übung: ein Index Umgang mit missing values Berechnung eines Indexes Inhalt der letzten Sitzung Übung: ein Index Umgang mit
MehrBrigitte Weiffen. Entstehungsbedingungen von Demokratien. Interne und externe Einflüsse im Vergleich
Online-Anhänge zu Brigitte Weiffen Entstehungsbedingungen von Demokratien. Interne und externe Einflüsse im Vergleich Anhang 3: Berechnungen mit Demokratiewert laut S. 2 Anhang 4: Kollinearität zwischen
MehrWarum ist die Erwerbsneigung ostdeutscher Frauen höher als die westdeutscher Frauen?
Warum ist die Erwerbsneigung ostdeutscher Frauen höher als die westdeutscher Frauen? Beate Grundig ifo Institut für Wirtschaftsforschung, Niederlassung Dresden 5. Nutzerkonferenz Forschung mit dem Mikrozensus
MehrDie Bundestagswahlen Bestimmungsfaktoren im Ost-West- Vergleich und über die Zeit hinweg. Sommersemester 2005
Die Bundestagswahlen 1990-2002. Bestimmungsfaktoren im Ost-West- Vergleich und über die Zeit hinweg Sommersemester 2005 Übersicht Sozialstrukturelle Merkmale und Parteibindungen Wiederholung Empirische
MehrName Vorname Matrikelnummer Unterschrift
Dr. Hans-Otfried Müller Institut für Mathematische Stochastik Fachrichtung Mathematik Technische Universität Dresden Klausur Statistik II (Sozialwissenschaft, Nach- und Wiederholer) am 26.10.2007 Gruppe
MehrAbschlussklausur zur Vorlesung Empirische Wirtschaftsforschung
Dr Isabel Schnabel Johannes Gutenberg-Universität Mainz Abschlussklausur zur Vorlesung Empirische Wirtschaftsforschung Sommersemester 2007, 14082007, 16:30 18:30 Uhr Hinweise zur Klausur Die Klausur besteht
Mehry 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
MehrName:... Vorname:... Matrikel-Nr.:... Fachrichtung:... Semesterzahl:...
Wirtschaftswissenschaftlicher Prüfungsausschuss der Georg-August-Universität Göttingen Diplomprüfung Klausuren für Volkswirte, Betriebswirte, Handelslehrer und Wirtschaftsinformatiker, BA, MA, Nebenfach
MehrEs können keine oder mehrere Antworten richtig sein. Eine Frage ist NUR dann richtig beantwortet, wenn ALLE richtigen Antworten angekreuzt wurden.
Teil III: Statistik Alle Fragen sind zu beantworten. Es können keine oder mehrere Antworten richtig sein. Eine Frage ist NUR dann richtig beantwortet, wenn ALLE richtigen Antworten angekreuzt wurden. Wird
MehrFortgeschrittene Statistik Logistische Regression
Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression O D D S, O D D S - R A T I O, L O G I T T R A N S F O R M A T I O N, I N T E R P R E T A T I O N V O N K O E F F I Z I E N T E N, L O G I S T I S C H E
MehrZiel: 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
MehrEinführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Wintersemester 2011/2012
Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Wintersemester 2011/2012 Es können von den Antwortmöglichkeiten alle, mehrere, eine oder keine Antwort(en) richtig sein. Nur bei einer korrekten Antwort
MehrMultinomiale logistische Regression
Multinomiale logistische Regression Die multinomiale logistische Regression dient zur Schätzung von Gruppenzugehörigkeiten bzw. einer entsprechenden Wahrscheinlichkeit hierfür, wobei als abhänginge Variable
MehrKategorielle Zielgrössen
Kategorielle Zielgrössen 27.11.2017 Motivation Bisher gesehen: Regressionsmodelle für diverse Arten von Zielgrössen Y. kontinuierliche Zielgrösse Lineare Regression Binäre/binomiale Zielgrösse Logistische
MehrStatistik II. IV. Hypothesentests. Martin Huber
Statistik II IV. Hypothesentests Martin Huber 1 / 22 Übersicht Weitere Hypothesentests in der Statistik 1-Stichproben-Mittelwert-Tests 1-Stichproben-Varianz-Tests 2-Stichproben-Tests Kolmogorov-Smirnov-Test
MehrSozialwissenschaftlerInnen II
Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II Henning Best best@wiso.uni-koeln.de Universität zu Köln Forschungsinstitut für Soziologie Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.1 Testen von Hypothesen
Mehra) Man bestimme ein 95%-Konfidenzintervall für den Anteil der Wahlberechtigten, die gegen die Einführung dieses generellen
2) Bei einer Stichprobe unter n=800 Wahlberechtigten gaben 440 an, dass Sie gegen die Einführung eines generellen Tempolimits von 100km/h auf Österreichs Autobahnen sind. a) Man bestimme ein 95%-Konfidenzintervall
MehrLehrstuhl für Statistik und emp. Wirtschaftsforschung, Prof. R. T. Riphahn, Ph.D. Bachelorprüfung, Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung
Lehrstuhl für Statistik und emp. Wirtschaftsforschung, Prof. R. T. Riphahn, Ph.D. Bachelorprüfung, Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung Aufgabe 1: [14,5 Punkte] Sie interessieren sich für die Determinanten
Mehrin der Schweiz Lars P. Feld, Christoph A. Schaltegger, Heiko T. Burret, Lukas A. Schmid et al.
Föderalismus und Wettbewerbsfähigkeit in der Schweiz Lars P. Feld, Christoph A. Schaltegger, Heiko T. Burret, Lukas A. Schmid et al. Studie im Auftrag der ch Stiftung für eidgenössische Zusammenarbeit
MehrTeil XIII. Multiple lineare Regression. Woche 11: Multiple lineare Regression. Zusammenfassung Einfache lineare Regression.
Woche 11: Multiple lineare Regression Patric Müller Teil XIII Multiple lineare Regression ETHZ WBL 17/19, 10.07.017 Wahrscheinlichkeit und Statistik Patric Müller WBL
MehrAnalyse von Querschnittsdaten. Signifikanztests II Advanced Stuff
Analyse von Querschnittsdaten Signifikanztests II Advanced Stuff Warum geht es in den folgenden Sitzungen? Kontinuierliche Variablen Generalisierung kategoriale Variablen Datum..4..4 7..4..4..4 7..4 4..4..4
MehrInferenz im multiplen Regressionsmodell
1 / 29 Inferenz im multiplen Regressionsmodell Kapitel 4, Teil 1 Ökonometrie I Michael Hauser 2 / 29 Inhalt Annahme normalverteilter Fehler Stichprobenverteilung des OLS Schätzers t-test und Konfidenzintervall
MehrDatenanalyse 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
MehrName:... Vorname:... Matrikel-Nr.:... Fachrichtung:... Semesterzahl:...
Wirtschaftswissenschaftlicher Prüfungsausschuß der Georg-August-Universität Göttingen Diplomprüfung Klausuren für Volkswirte, Betriebswirte, Handelslehrer und Wirtschaftsinformatiker, BA, MA, Nebenfach
MehrKlausur SS 2016: Makroökonomik II (2.PT) Universität Siegen. Fakultät III Univ.-Professor Dr. Jan Franke-Viebach
1 Universität Siegen Fakultät III Univ.-Professor Dr. Jan Franke-Viebach Klausur zur Makroökonomik II Sommersemester 2016 (2. Prüfungstermin) Bearbeitungszeit: 60 Minuten LÖSUNG Zur Beachtung: 1. Die Klausur
MehrMarketing III - Angewandte Marktforschung (SS 2016)
TECHNISCHE UNIVERSITÄT ILMENAU Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien Fachgebiet Marketing Univ.-Prof. Dr. rer. pol. habil. Anja Geigenmüller Marketing III - Angewandte Marktforschung (SS 2016)
MehrAufgabenstellung Aufgabe 1: Betrachten Sie das folgende ökonometrische Modell: y t = α + βx t + u t (1)
Klausur: Einführung in die Ökonometrie Prüfer: Prof. Dr. Karl-Heinz Paqué Dr.Ludwigv.Auer Semester: WS 1999/00 Als Hilfsmittel sind zugelassen: nicht-programmierbarer Taschenrechner Diese Klausur besteht
MehrWer sind die Nichtwähler? Langfristige Trends und die Wahlbeteiligung in Großstädten
Wer sind die Nichtwähler? Langfristige Trends und die in Großstädten Friedrich-Ebert-Stiftung, 2.3.2013 Dr. Armin Schäfer, MPIfG, Köln 0 20 40 60 80 100 Die Entwicklung der in Deutschland, 1946-2013 85
MehrStatistik I. Hinweise zur Bearbeitung. Aufgabe 1
Statistik I, SS 2002, Seite 1 von 8 Statistik I Hinweise zur Bearbeitung Hilfsmittel: - Taschenrechner (ohne Datenbank oder die Möglichkeit diesen zu programmieren) - Formelsammlung im Umfang von einer
MehrMultivariate lineare Regression. Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.167
Multivariate lineare Regression Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.167 Multivariate Regression Verfahren zur Prüfung des gemeinsamen linearen Einflusses mehrerer unabhängiger Variablen auf eine
Mehr2. Generieren Sie deskriptive Statistiken (Mittelwert, Standardabweichung) für earny3 und kidsunder6yr3 und kommentieren Sie diese kurz.
Statistik II Übung : Einfache lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Lohneinkommen von sozial benachteiligten Individuen (6-24 Jahre alt) und der Anzahl der unter
MehrLineare Korrelation. Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.143
Lineare Korrelation Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.143 Produkt-Moment-Korrelation Der Produkt-Moment-Korrelationskoffizient r von Pearson ist ein Zusammenhangsmaß für metrische Variablen
MehrAufgaben zu Kapitel 4
Rasch, Friese, Hofmann & aumann (2006). Quantitative Methoden. Band (2. Auflage). Heidelberg: Springer. Aufgaben zu Kapitel 4 Aufgabe a) Berechnen Sie die Korrelation zwischen dem Geschlecht und der Anzahl
MehrStatistiken deuten und erstellen
Statistiken deuten und erstellen Dipl. Ök. Jens K. Perret, M.Sc. Evgenija Yushkova, M.A. Schumpeter School of Business and Economics Bergische Universität Wuppertal Gaußstraße 20 42097 Wuppertal Inhalt
MehrWS 2014/15. (d) Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeitsfunktion von X. (e) Bestimmen Sie nun den Erwartungswert und die Varianz von X.
Fragenkatalog zur Übung Methoden der empirischen Sozialforschung WS 2014/15 Hier finden Sie die denkbaren Fragen zum ersten Teil der Übung. Das bedeutet, dass Sie zu diesem Teil keine anderen Fragen im
MehrChi Quadrat-Unabhängigkeitstest
Fragestellung 1: Untersuchung mit Hilfe des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstestes, ob zwischen dem Herkunftsland der Befragten und der Bewertung des Kontaktes zu den Nachbarn aus einem Anderen Herkunftsland
MehrKapitel 3: Empirische Forschung
Seite 1 von 6 Kapitel 3: Empirische Forschung Dual-Choice Fragen Sind die folgenden Aussagen richtig oder falsch? Berichtigen Sie falsche Aussagen. 1. Externe Validität bezeichnet das Ausmaß, in dem die
MehrMacht des statistischen Tests (power)
Macht des statistischen Tests (power) Realer Treatment ja Ergebnis der Studie H 0 verworfen statistisch signifikant O.K. Macht H 0 beibehalten statistisch nicht signifikant -Fehler Effekt nein -Fehler
MehrName:... Vorname:... Matrikel-Nr.:... Fachrichtung:... Semesterzahl:...
Wirtschaftswissenschaftlicher Prüfungsausschuß der Georg-August-Universität Göttingen Diplomprüfung Klausuren für Volkswirte, Betriebswirte, Handelslehrer und Wirtschaftsinformatiker, BA, MA, Nebenfach
MehrProf. Dr. Walter F. Tichy Dr. Matthias Müller Sommersemester 2006
Empirische Softwaretechnik Prof. Dr. Walter F. Tichy Dr. Matthias Müller Sommersemester 2006 1 Experiment zur Vererbungstiefe Softwaretechnik: die Vererbungstiefe ist kein guter Schätzer für den Wartungsaufwand
MehrRegressionsanalysen mit Stata
Regressionsanalysen mit Stata Wiederholung: Deskriptive Analysen - Univariate deskriptive Analysen (Häufigkeitsauszählungen einer Variablen) - Multivariate deskriptive Analysen (Untersuchung gemeinsamer
MehrTrim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, :34 P.M. Page 11. Über die Übersetzerin 9. Einleitung 19
Trim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, 2016 6:34 P.M. Page 11 Inhaltsverzeichnis Über die Übersetzerin 9 Einleitung 19 Was Sie hier finden werden 19 Wie dieses Arbeitsbuch aufgebaut ist
MehrKlausur Sommersemester 2010
Klausur Sommersemester 2010 Lehrstuhl: Wirtschaftspolitik Prüfungsfach: Empirische Wirtschaftsforschung Prüfer: Prof. Dr. K. Kraft Datum: 04.08.2010 Hilfsmittel: Nicht-programmierbarer Taschenrechner Klausurdauer:
MehrFERNUNIVERSITÄT IN HAGEN WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT
FERNUNIVERSITÄT IN HAGEN FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Quantitative Methoden und Wirtschaftsmathematik Univ.-Prof. Dr. A. Kleine Lehrstuhl für Angewandte
Mehr