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Ökonometrie I Peter Hackl Sprechstunde: Fr, 10:45- 11:45 Tel.: 31336-4751 [email protected] Fr, 9:00-10:30

Ökonometrie I

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Ökonometrie I. Peter Hackl Sprechstunde: Fr, 10:45-11:45 Tel.: 31336-4751 [email protected] Fr, 9:00-10:30. „Ökonometrie ist …. … die kombinierte Anwendung von mathematisch-ökonomischer und mathematisch-statistischer Forschung“ (Tinbergen, 1952) - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Ökonometrie I

Ökonometrie I

Peter Hackl Sprechstunde: Fr, 10:45-11:45 Tel.: [email protected]

Fr, 9:00-10:30

Page 2: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 2

„Ökonometrie ist … … die kombinierte Anwendung von mathematisch-

ökonomischer und mathematisch-statistischer Forschung“ (Tinbergen, 1952)

… die statistische Verifizierung theoretisch begründeter Lehrmeinungen“ (Tinbergen, 1952)

… der Bereich der Ökonomie, der sich mit der Anwendung der mathematischen Statistik und der Methode des statistischen Schließens zum empirischen Nachweis von Beziehungen befasst, die sich aus der ökonomischen Theorie ergeben“ (Greene, 2000)

… ein Methodenbereich mit den Elementen ökonomische Theorie Sprache der Mathematik statistische Methoden Software

Page 3: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 3

Inhalte von Ökonometrie Lineares Regressionsmodell: Lineare Regression:

Schätzverfahren, Annahmen des linearen Regressionsmodells, Statistische Bewertung von Regressionsbeziehungen, Variablenauswahl und Missspezifikation, Lineare Restriktionen, Prognose und Prognosequalität

Methodische Erweiterungen: Multikollinearität, Heteroskedastizität, Autokorrelation, Zeitreihen und Zeitreihen-Modelle, Trends und Unit root-Tests, Instrumentvariablen-Schätzung

Modellierung in der Ökonometrie: Ökonometrische Modelle, Dynamische Modelle: Konzepte, Dynamische Modelle: Schätzen der Parameter, Kointegration, Mehrgleichungs-Modelle: Konzepte, Mehrgleichungs-Modelle: Schätzverfahren, VAR-Prozesse und VEC-Modelle

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15.10.2004 Ökonometrie I 4

Ökonometrische Analyse

Zielsetzungen Abbildung der Realität Prognose Simulation

Page 5: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 5

Modell-Typen

Y X u

Y: endogene VariableX: exogene VariableModell beschreibt den datengenerierenden Prozess von Y unter der Bedingung X

A: einfaches lineares Regressionsmodell (statisch)

: Koeffizient von X: Interzept

1 2 2 ... k kY X X u multiples lineares Regressionsmodell

Page 6: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 6

Modell-Typen, Forts.

1t t tY Y u

1 1 2 2 ...t t t k kt tY Y X X u

B: dynamische Modelle

{Y} bestimmen {Y1,…,Yn}

Y reagiert eine Periode verzögert (lag)1t t tY X u

Page 7: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 7

Modell-Typen, Forts.

1 1 2 1 3 2 1

2 1 2 3 2 1 2

Y X X u

Y X Y u

B: Mehrgleichungs-Modelle

simultanes Mehrgleichungs-Modell

rekursives Modell

1 1 2 1 3 2 1

2 1 2 2 2 1 2

Y X Y u

Y X Y u

Page 8: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 8

Lineare vs. nichtlineare Modelle

Y X u

21 2 3Y X X u

Q aL K

ist linear (in den Parametern)

ist linear (in den Parametern)

nichtlinear, aber linearisierbar; mit = log a:

log log logQ L K log-linear; konstante partielle Elastizitäten; z.B.:

Q L

L Q

Page 9: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 9

Einkommen und Konsum

200

400

600

800

1000

1200

70 75 80 85 90 95 00

PYRT PCRT

PCRT: Privater Konsum, real, in Mrd.EURPYRT: Verfügbaren Einkom- men der Haushalte, real1970:1-2002:4

Basis: 1995Quelle: AWM-Datenbasis

Page 10: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 10

Einkommen und Konsum, Forts.

200

400

600

800

1000

500 600 700 800 900 1000 1100

PYRT

PC

RT

PCRT vs. PYRT

PCRT: Privater Konsum, real, in Mrd.EURPYRT: Verfügbaren Einkom- men der Haushalte, real1970:1-2002:4

Basis: 1995Quelle: AWM-Datenbasis

Page 11: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 11

Konsumfunktion

Dependent Variable: PCR_D4Method: Least SquaresDate: 08/20/04 Time: 11:06Sample(adjusted): 1971:1 2002:4Included observations: 128 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.010855 0.001053 10.31071 0.0000PYR_D4 0.747032 0.041840 17.85451 0.0000

R-squared 0.716716 Mean dependent var 0.024898Adjusted R-squared 0.714468 S.D. dependent var 0.014817S.E. of regression 0.007918 Akaike info criterion -6.823949Sum squared resid 0.007899 Schwarz criterion -6.779386Log likelihood 438.7327 F-statistic 318.7837Durbin-Watson stat 0.632776 Prob(F-statistic) 0.000000

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15.10.2004 Ökonometrie I 12

Area-Wide Model (AW-Modell) Europäischen Zentralbank Working Paper Nr. 42 (2001) von Gabriel Fagan, Jerome Henry, Ricardo Mestre beschreibt die makroökonomischen Prozesse der

Euro-Zone Zielsetzung:

the assessment of economic conditions in the area microeconomic forecasting policy analysis deepening the understanding of the functioning of

euro area economy

Page 13: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 13

EViews Software zur Ökonometrischen Analyse QMS (Quantitative Micro Software, USA) bringt 1994

EViews 1.0 als moderne Version von Micro TSP aktuelle Version: EViews 5.0 (2004) EViews 3.1 weiter als aktuelle Student-Version Link: www.eviews.com/index.html WU: Campus-Lizenz, an allen PCs EViews 5.0

Page 14: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 14

EViews: Erste Schritte Software zur Ökonometrischen Analyse QMS (Quantitative Micro Software, USA) bringt 1994

EViews 1.0 als moderne Version von Micro TSP aktuelle Version: EViews 5.0 (2004) EViews 3.1 weiter als aktuelle Student-Version Link: www.eviews.com/index.html WU: Campus-Lizenz, auf allen PCs ist EViews 5.0

aufrufbar

Page 15: Ökonometrie I

15.10.2004 Ökonometrie I 15

Literatur P. Hackl, Einführung in die Ökonometrie. Pearson

Studium, 2004 (ab 25.10.) P. Hackl, Ökonometrie, 7.Auflage. Fakultas

Skripten. J. Stewart & L. Gill, Econometrics, 2nd Ed.

Prentice Hall, 2000. W.H. Greene, Econometric Analysis. 5th Ed.

Prentice Hall, 2002.