Weiterführende Fragen der ?konometrie

04.11.2024: Die Lernzielkontrolle findet am Montag, 9.12. um 10:15 Uhr zu Beginn der Vorlesung statt.

10.10.2023: Der Kurs Weiterführende Fragen der ?konometrie findet ab sofort in Pr?senz statt.

Bitte beachten:
Berechnung der Gesamtnote: Die Lernzielkontrolle z?hlt 16%, die Klausur 84% zur Gesamtnote. Der Termin der Lernzielkontrolle wird w?hrend des Kurses bekannt gegeben.

BESCHREIBUNG / LERNINHALTE

Die Analyse von Paneldaten und Daten mit eingeschr?nktem Definitionsbereich (Limited Dependent Variables) ist aus der empirischen Wirtschaftsforschung nicht mehr wegzudenken. Von Paneldaten spricht man, wenn für viele Einheiten bzw. Subjekte individuelle Zeitreihendaten vorliegen. Stammen diese Daten von einzelnen Wirtschaftssubjekten, werden diese h?ufig als Mikrodaten bezeichnet. Ein wichtiges Beispiel für abh?ngige Daten mit eingeschr?nktem Definitionsbereich sind diskrete Variablen.

Studierende lernen verschiedene Sch?tzverfahren für Paneldaten und Limited Dependent Variables kennen und diese entsprechend der Dateneigenschaften geeignet auszuw?hlen und anzuwenden. Sie erlernen die hierfür relevanten Grundlagen statistischer und ?konometrischer Theorie und ihre praktische Anwendung auf Basis der Software EViews.

In der Veranstaltung?Weiterführeden Fragen der ?konometrie wird der ?konometrische Werkzeugkasten nochmals erweitert. Zun?chst werden die Grundlagen der?Kausalit?tsanalyse und von Evaluationsstudien besprochen Anschlie?end werden?Verfahren zur Analyse von Paneldaten eingeführt. Geht man davon aus, dass den vorliegenden Einheiten eine gemeinsame Dynamik zugrunde liegt, kann diese mit Hilfe von Paneldatenmodellen h?ufig effizient gesch?tzt werden. Paneldatenmodelle spielen in der modernen empirischen Wirtschaftsforschung eine zentrale Rolle. Geht es hingegen um die empirische Spezifikation von ?konomischen Gleichgewichtsmodellen, sind Techniken zur Analyse simultaner Gleichungssysteme notwendig. In Weiterführende Fragen der ?konometrie werden hierfür zentrale Grundlagen vermittelt, insbesondere der Instrumentvariablensch?tzer (IV-Sch?tzer) und einfache Bedingungen zur Identifikation der vorliegenden Modellparameter. Schlie?lich werden Sch?tztechniken und deren Eigenschaften diskutiert, die eine effiziente Analyse von diskreten abh?ngigen Variablen erm?glichen. Hierunter fallen insbesondere Ja-oder-Nein-Entscheidungen. Als Beispiel sei die Bestimmung der Einflussfaktoren genannt, die zum Angebot der eigenen Arbeitskraft am Arbeitsmarkt führen. Es werden die hierfür gebr?uchlichen Logit- und Probitmodelle eingeführt sowie die Maximum-Likelihood-Sch?tzung, die zur Sch?tzung dieser Modelle erforderlich ist. Von gro?er Bedeutung sind auch Modelle für gestutzte oder zensierte abh?ngige Variablen. Letztere liegen vor, wenn der eigentlich interessierende Wert nicht immer beobachtet werden kann (z.B. Einkommen über einem bestimmten Schwellenwert).

GLIEDERUNG

• Grundlagen zu Kausalit?t und Evaluationsstudien (Kontrollierte Zufallsexperimente, Evaluation ohne Zufallsexperimente)
• Gepoolte Querschnittsdaten (Differenz der Differenzen-Sch?tzer, Average Treatment-Effekt)
• Paneldaten (unbeobachtete Heterogenit?t, Differenzen-Sch?tzer, Fixed Effects-Sch?tzer, Random Effects-Sch?tzer)
• Instrumentvariablensch?tzer und zweistufige Kleinst-Quadrate-Sch?tzer (Identifikation, Abz?hl- und Rangkriterium, Modellannahmen und asymptotische Sch?tzeigenschaften, Endogenit?tstests)
• Simultane Gleichungsmodelle und Mehrgleichungssysteme (strukturelle Gleichungen, reduzierte Form, Identifikation)
• Maximum-Likelihood-Sch?tzung (Log-Likelihoodfunktion, asymptotische Eigenschaften, numerische Optimierung, Likelihood Ratio-Test, Wald-Test, Lagrange-Mulitplikator-Test)
• Modelle für bin?re abh?ngige Variablen (Logit- und Probitmodelle)
• Modelle für gestutzte oder zensierte abh?ngige Variablen (Tobit-Modelle)
• Stichprobenselektionsverzerrungen (Heckman-Sch?tzer)

LITERATUR

Angrist, J. und Pischke, J. (2009),?Mostly harmless econometrics. An Empiricist's Companion.Princeton University Press (Chapters 1-3).

Wooldridge, J.M. (2009 - oder neuer).?Introductory Econometrics. A Modern Approach, 4. Auflage, Thomson South-Western (Chapters 13-17, Appendix B, C).

ZIELGRUPPE /?VORAUSSETZUNGEN

Die Veranstaltung richtet sich an Bachelor-Studierende der 2. Studienphase, die bereits die Veranstaltung Einführung in die ?konometrie besucht haben.?

NOTENVERGABE

Die Gesamtnote der Veranstaltung ergibt sich aus der schriftlichen Prüfung und aus semesterbegleitenden Leistungen (SBL). Letztere bestehen aus einer Lernzielkontrolle und aus in den ?bungen vorgestellten ?bungsaufgaben. Zum Bestehen des Kurses ist das Bestehen der Klausur und eine Gesamtnote nicht schlechter als 4,0 erforderlich.?

Hinweis:?Im Wintersemester 2021/2022 werden aufgrund des hybriden Formats der Veranstaltung die SBLs durch ein Assignment mit 14-t?giger Bearbeitungszeit erbracht.

Terminplan