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Questions and Answers
Was ist Ökonometrie?
Was ist Ökonometrie?
Welche Ziele verfolgt die Angenwandte Ökonometrie?
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Was ist der Unterschied zwischen Querschnittsdaten und Zeitreihendaten?
Was ist der Unterschied zwischen Querschnittsdaten und Zeitreihendaten?
Querschnittsdaten erfassen Informationen zu verschiedenen Einheiten zu einem bestimmten Zeitpunkt, während Zeitreihendaten die Entwicklung einer Einheit über verschiedene Zeitpunkte hinweg verfolgen.
Was ist das Ziel des klassischen linearen Regressionsmodells?
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Was sind Residuen in einem Regressionsmodell?
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Die Fehlerterme in einem Regressionsmodell sind immer normalverteilt.
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Was versteht man unter Exogenität der Regressorvariablen?
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Welchen Zweck erfüllen Hypothesentests in der Ökonometrie?
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Was versteht man unter dem „p-Wert“ eines Hypothesentests?
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Was ist der Zweck des F-Tests?
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Was sind wichtige Schritte bei der Anwendung der OLS-Schätzung?
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Was ist "angewandte konometrie"?
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Welche der folgenden Aspekte sind "Zielsetzungen" der konometrie? (Whlen Sie alle, die zutreffen)
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Die "Konvergenz-Hypothese" besagt, dass arme Volkswirtschaften schneller wachsen als reiche.
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Was ist der Determinationskoeffizient (R^2)?
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Welche der folgenden Annahmen des klassischen Regressionsmodells sind korrekt? (Whlen Sie alle, die zutreffen)
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Was ist das "Gau-Markov-Theorem"?
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Was ist der "Standardfehler" eines geschtzten Parameters?
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Was ist der "p-Wert" eines Hypothesentests?
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Was sind "lineare Parameterrestriktionen"?
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Welche Arten von Daten werden in der Ökonometrie hauptsächlich verwendet?
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Welches Ziel verfolgt das neoklassische Wachstumsmodell?
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Das neoklassische Wachstumsmodell impliziert Konvergenz, d.h. arme Länder holen zu reichen Ländern auf.
Das neoklassische Wachstumsmodell impliziert Konvergenz, d.h. arme Länder holen zu reichen Ländern auf.
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Was ist das Hauptmerkmal des OLS-Schätzers?
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Welche Annahme über die Fehlerterme im Regressionsmodell ist für die Gültigkeit des OLS-Schätzers wichtig?
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Was ist der Determinationskoeffizient R²?
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Was versteht man unter dem Gauß-Markov-Theorem?
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Wie testet man die Hypothese, dass ein Regressionskoeffizient null ist?
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Wie lautet die Nullhypothese im F-Test für mehrere lineare Parameterrestriktionen?
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Was ist ein p-Wert?
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Wie beurteilt man die Ergebnisse eines ökonometrischen Modells?
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Study Notes
Angewandte Ökonometrie - Technische Universität Dortmund
- Vorlesung im Wintersemester 2024/25
- Dozent: Prof. Dr. Ludger Linnemann ([email protected])
Inhaltsübersicht
- Einführung und Rückblick auf das klassische lineare Regressionsmodell
- Querschnittsmodelle: Solow-Wachstumsmodell
- Einführung in Regressionsmodelle mit Zeitreihendaten: Monetäre und fiskalische Transmission
- Zeitreihenmodelle I: Stationäre univariate Prozesse
- Zeitreihenmodelle II: Dynamische Regressionsmodelle
- Simultanität, endogene Regressoren und Mehrgleichungsmodelle
- Zeitreihenmodelle III: Vektorautoregressive Modelle
Literatur
- Grundlegend: Verbeek (2017), Stock und Watson (2015), Wooldridge (2016)
- Weiterführend: Favero (2001), Enders (2004), Greene (2017)
Zielsetzungen
- Test von Theorien (Existenz theoretischer Zusammenhänge)
- Diskriminierung konkurrierender Theorien (Welche Theorie passt besser zur Evidenz?)
- Quantifizierung von Theorien (Um wieviel ändert sich y, wenn x sich um eine Einheit ändert?)
- Prognose (z.B. Auswirkungen von Politikänderungen)
- Politikanalyse (Dynamische Analyse von Politikwirkungen)
Lernziele
- Anwenderkenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden erwerben und/oder vertiefen
- Fähigkeit, empirische Studien zu interpretieren und ihren Aussagewert zu beurteilen
- Kritische Evaluation empirischer Argumente in der wirtschaftspolitischen Diskussion
- Erfahrung im Umgang mit makroökonomischen Daten
- Übung in der Erstellung von Computerprogrammen zur Lösung ökonometrischer Probleme
- Fähigkeit zur Durchführung eigener empirischer Forschungsprojekte
Inhaltliche Schwerpunkte
- Empirische Makroökonomik:
- Lange Frist (Querschnittszusammenhänge, Solow-Wachstumsmodell)
- Kurze Frist (Zeitreihenzusammenhänge, Monetäre Konjunkturmodelle)
- Wichtige Datenquellen: FRED, Europäische Zentralbank, Statistisches Bundesamt, Conference Board (Total Economy Database)
1.1 Das lineare Regressionsmodell
- Abhängige Variable (Regressand) und eine oder mehrere unabhängige Variablen (Regressor)
- Einfachregression (ein Regressand, ein Regressor)
- Multiple Regression (ein Regressand, mehrere Regressoren)
- Mehrgleichungsmodelle (mehrere Regressanden)
1.2 Beispiele für ein bivariates Modell: Konvergenz
- Das neoklassische Wachstumsmodell und Konvergenz-Hypothese
- Empirische Überprüfung mit linearer Regression
- Daten: Reales BIP/pro Kopf (in Dollarn von 2017 zu Kaufkraftparitäten) für zahlreiche Länder, jährliche Daten 1950 bis 2017 (Conference Board, Total Economy Database)
- Variablen: durchschnittliche jährliche Wachstumsrate des realen BIP/pro Kopf zwischen 1950 und 2017, OECD und China, in Prozent pro Jahr; reales BIP/pro Kopf in diesen Ländern im Jahr 1950, in internationalen Vergleichswerten (tsd. Dollar)
1.3 Bivariate Regression: OLS-Schätzung
- Ziel: Schätzung der Parameter (β₀, β₁)
- Kleinste-Quadrate-Kriterium (OLS)
- Schätzungen für Fehlerterme (Residuen)
- Schätzverfahren (Schätzfunktion) zur Berechnung
- Anpassungsgüte (goodness of fit): Wie gut charakterisiert die Regressionslinie die gemeinsame Variation der Daten?
1.4 Schätzung des Beispielmodells
- Beispiel: Konvergenz-Modell
- Schätzungen der Parameter (β₀, β₁), TSS, SSE, R², SER
- Bestimmung der Variablen: durchschnittliche Wachstumsrate 1950-2017 (y); BIP/pc 1950 (x)
1.5 Multiple Regression
- Erweiterung des Modells auf mehrere Regressoren (x₁, x₂, ...)
- Matrixschreibweise (X, y, β)
1.6 Statistische Eigenschaften des OLS-Schätzers
- Annahmen des klassischen Regressionsmodells (Exogenität, Unkorreliertheit, Homoskedastizität der Störterme usw.)
- Gauß-Markov-Theorem (OLS ist der beste lineare unverzerrte Schätzer (BLUE))
- Erwartungswert und Varianz des Schätzvektors
- Standardfehler (se)
1.7 Hypothesentests
- Test einer Nullrestriktion (z.B. βj = 0)
- p-Werte
- Test mehrerer linearer Parameterrestriktionen (F-Test)
- t-Verteilung und kritische Werte
1.8 Zusammenfassung der Vorgehensweise bei einer OLS-Schätzung
- Spezifizieren des Modells
- Schätzen des Parametervektors
- Ermitteln des Residuenvektors
- Schätzen der Fehlervarianz
- Interpretieren der Ergebnisse
- Testen der Annahmen (theoretische Überprüfung)
- Inhaltliche Beurteilung
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Description
Dieses Quiz behandelt die Grundlagen der angewandten Ökonometrie, einschließlich klassischer Regressionsmodelle sowie Zeitreihenanalyse. Die Inhalte basieren auf Vorlesungen der Technischen Universität Dortmund im Wintersemester 2024/25. Ziel ist es, Theorien zu testen und zu quantifizieren sowie die Evidenz für verschiedene Modelle zu bewerten.