Kursinhalt

Ziele:

In diesem Modul sollen grundlegende Methoden und Techniken der empirischen Analyse von wirtschaftswissenschaftlichen Fragestellungen vermittelt werden. Dazu gehören statistische und ökonometrische Verfahren zur Datenerhebung, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Prognose. Neben den methodischen Darstellungen sind Anwendungsbeispiele, die mit Hilfe der Programmpakete Eviews und Stata zu bearbeiten sind, Bestandteil des Moduls.

  1. Datenerhebung::
    Erhebungsverfahren, Datenarten, Datenquellen
  2. Datenaufbereitung::
    Änderungsraten und Elastizitäten, Indexzahlen, spezielle Indikatoren, Trendbereinigung, Saisonbereinigung, saisonale ARIMA-Modelle
  3. Input-Output-Analyse::
    Input-Output-Tabelle, offenes statisches Mengenmodell, Erweiterungen des Grundmodells
  4. Regressionsanalyse mit Querschnittsdaten::
    Lineares Regressionsmodell, Kleinst-Quadrat-Schätzung, Hypothesentests, Funktionsform, Dummyvariablen, Multikollinearität, einflussreiche Beobachtungen, fehlende Daten
  5. Prognoseverfahren:
    Prognose mit AR(p)-Prozessen, Prognose mit Regressionsmodellen
  6. Logit-Modelle::
    Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logistische Verteilung, Logit-Modell-Varianten, Maximum-Likelihood-Schätzung, Newton-Verfahren, Anpassungsmaße, Ausblick und Beispiel
  7. Methodologie::
    Wissenschaftstheorie, Entwicklung der Ökonometrie
  8. Übungen:


Vorkenntnisse:

  • Mathematik I und II
  • Methodenlehre der Statistik I und II
  • Ökonometrie (parallel)

 

 Literatur