Angewandte Ökonometrie 2024/25

Querschnittsdaten erfassen Informationen zu verschiedenen Einheiten zu einem bestimmten Zeitpunkt, während Zeitreihendaten die Entwicklung einer Einheit über verschiedene Zeitpunkte hinweg verfolgen.

<p>Ziel des klassischen linearen Regressionsmodells ist es, den linearen Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu beschreiben.</p> Signup and view all the answers

<p>Residuen sind die Differenz zwischen den beobachteten Werten der abhängigen Variable und den geschätzten Werten basierend auf dem Regressionsmodell.</p> Signup and view all the answers

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Exogenität bedeutet, dass die Regressorvariablen unabhängig von den Fehlertermen sind, d.h. sie beeinflussen die Fehlerterme nicht.</p> Signup and view all the answers

<p>Hypothesentests dienen dazu, die Gültigkeit von Annahmen über die Beziehungen zwischen Variablen zu überprüfen.</p> Signup and view all the answers

<p>Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, die beobachteten Daten zu erhalten, wenn die Nullhypothese tatsächlich wahr ist.</p> Signup and view all the answers

<p>Der F-Test dient dazu, die Gültigkeit mehrerer linearer Restriktionen auf die Parameter eines Regressionsmodells zu überprüfen.</p> Signup and view all the answers

<p>Alle oben genannten Optionen. (E)</p> Signup and view all the answers

<p>Angewandte konometrie oder empirische Wirtschaftsforschung ist die Verwendung statistischer Methoden und der daraus gewonnenen Ergebnisse.</p> Signup and view all the answers

<p>Testen von konomischen Annahmen. (A), Untersuchung des Einflusses von Wirtschaftspolitik. (C), Quantifiziering von Theorien. (D), Prognose konomischer Entwicklungen. (E)</p> Signup and view all the answers

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

<p>R ist ein statistischer Wert, der die Gte der Anpassung der Regressionslinie an die Daten misst. Er zeigt den Anteil der Varianz in der abhngigen Variablen, der durch die unabhngigen Variablen erklrt werden kann.</p> Signup and view all the answers

<p>Die Regressoren sind unkorreliert mit den Fehlertermen. (A), Die Fehlerterme haben einen Erwartungswert von null. (B), Die Fehlerterme sind unkorreliert. (C), Die Fehlerterme haben eine konstante Varianz. (E)</p> Signup and view all the answers

<p>Das Gau-Markov-Theorem besagt, dass unter den Annahmen des klassischen Regressionsmodells der OLS-Schtzer der beste lineare unverzerrte Schtzer (BLUE) ist.</p> Signup and view all the answers

<p>Der Standardfehler eines geschtzten Parameters ist die Schtzung der Standardabweichung dieses Parameters in wiederholten Stichprobenziehungen.</p> Signup and view all the answers

<p>Der p-Wert ist die kleinste Signifikanzniveau, bei dem die Nullhypothese des Tests abgelehnt werden knnte.</p> Signup and view all the answers

<p>Lineare Parameterrestriktionen stellen lineare Beziehungen zwischen den Koeffizienten des Regressionsmodells dar.</p> Signup and view all the answers

<p>Alle genannten Optionen (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Die Beschreibung des langfristigen Wirtschaftswachstums. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Der OLS-Schätzer minimiert die Summe der quadrierten Residuen.</p> Signup and view all the answers

<p>Die Fehlerterme müssen einen konstanten Erwartungswert haben. (B), Die Fehlerterme müssen unkorreliert sein. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Ein Maß für die Güte der Anpassung des Regressionsmodells an die Daten. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Das Gauß-Markov-Theorem besagt, dass der OLS-Schätzer unter bestimmten Annahmen der beste lineare unverzerrte Schätzer (BLUE) ist.</p> Signup and view all the answers

<p>Mit einem t-Test. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Alle Restriktionen sind gleichzeitig erfüllt. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Der p-Wert ist die kleinste Signifikanzniveau, bei dem man die Nullhypothese ablehnen würde.</p> Signup and view all the answers

<p>Die Beurteilung eines ökonometrischen Modells beinhaltet die Interpretation der geschätzten Parameter, die Analyse der Anpassungsgüte und die Prüfung der Gültigkeit der Annahmen.</p> Signup and view all the answers

Die Gesamtheit der statistischen Methoden, die auf wirtschaftsstatistische Daten angewendet werden, um ökonomische Fragestellungen zu beantworten.

Die Verwendung ökonometrischer Methoden und der daraus gewonnenen Ergebnisse zur Beantwortung ökonomischer Fragen.

Ein Modell, das einen linearen Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variable (Regressand) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (Regressor) beschreibt.

Ein Modell mit einer abhängigen Variable und einem unabhängigen Regressor.

Ein Modell mit einer abhängigen Variable und mehreren unabhängigen Regressoren.

Daten, die sich auf verschiedene Beobachtungseinheiten zum gleichen Zeitpunkt beziehen (z.B. OECD-Länder im Jahr 2008).

Daten, die für dieselbe Beobachtungseinheit zu verschiedenen Zeitpunkten vorliegen (z.B. Beobachtungen des BIPs von 1970 bis 2019).

Unbekannte Parameter im Regressionsmodell, die geschätzt werden müssen.

Ein statistischer Fehlerterm im Regressionsmodell, der alle nicht erklärten Einflüsse auf die abhängige Variable repräsentiert.

Die Schätzung des unbeobachteten Störterms anhand der Daten.

Schätzungen der Koeffizienten im Regressionsmodell.

Die Summe der quadrierten Residuen im Regressionsmodell.

Das Minimierungskriterium für die Schätzung der Regressionskoeffizienten, das die Summe der quadrierten Residuen minimiert.

Die Fähigkeit eines Regressionsmodells, die Variation der abhängigen Variable zu erklären.

Der Anteil der Varianz der abhängigen Variable, der durch das Regressionsmodell erklärt werden kann.

Die Standardabweichung der Residuen im Regressionsmodell.

Eine Annahme des klassischen Regressionsmodells, die besagt, dass der Erwartungswert der Fehlerterme gleich Null ist.

Eine Annahme des klassischen Regressionsmodells, die besagt, dass die Varianz der Fehlerterme konstant ist.

Eine Annahme des klassischen Regressionsmodells, die besagt, dass die Fehlerterme untereinander unkorreliert sind.

Eine Annahme des klassischen Regressionsmodells, die besagt, dass die Regressorvariablen nicht von den Fehlertermen abhängen bzw. mit ihnen unkorreliert sind.

Ein statistischer Test, der prüft, ob ein Parameterschätzer signifikant von Null verschieden ist.

Die Wahrscheinlichkeit, einen so extremen Wert wie den beobachteten Parameterschätzer zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr wäre.

Ein statistischer Test, der prüft, ob mehrere Parameter gleichzeitig bestimmte lineare Restriktionen erfüllen.

Ein statistischer Test, der prüft, ob die Regressoren insgesamt einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable haben.

Ein statistischer Test, der prüft, ob zwei oder mehrere Regressoren den gleichen Einfluss auf die abhängige Variable haben.

Die Fähigkeit eines Schätzers, den wahren Parameterwert zu treffen, wenn die Stichprobengröße gegen unendlich geht.

Die Varianz eines Schätzers, die ein Maß für die Streuung der geschätzten Werte um den wahren Parameterwert ist.

Ein Schätzer, der den wahren Parameterwert im Durchschnitt trifft.

Ein Schätzer, der unter den gegebenen Annahmen die geringste Varianz aller linearen und erwartungstreuen Schätzer hat.

Ein Schätzer, der die gleiche Varianz wie der BLUE hat, aber nicht notwendigerweise linear ist.

Eine zusammenfassende Darstellung der wichtigsten Schritte bei einer OLS-Schätzung.

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