Ökonometrie Sommersemester 2014
Dozent:
Übungsleiter:
Vorlesung: Mittwochs, 08:30-10:00 Uhr, Gebäude B4 1, HS 0.18, Beginn: 16.04.2014
Übung: Dienstags, 12:15-13:45 Uhr, Gebäude B4 1, HS 0.18, Beginn: 22.04.2014
Vorlesungsfolien
Hier stehen die Vorlesungsfolien rechtzeitig vor der Vorlesung zum Download zur Verfügung.
Übungsblätter
Hier stehen die Übungsblätter jeweils rechtzeitig (für eine eigene Bearbeitung) vor der Besprechung in der Übung zum Download zur Verfügung.
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Weitere Materialien
Ausbildungsziele, Inhalte und erforderliche Vorkenntnisse
Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit grundlegenden Kenntnissen in deskriptiver und induktiver Statistik. Die Vorlesung bietet eine praxisorientierte und theoretisch fundierte Einführung in die Methoden der Ökonometrie und vermittelt statistische Verfahren, welche im Rahmen der empirischen Überprüfung ökonomischer Modelle (Hypothesentests bzw. Plausibilitätsprüfungen) Anwendung finden. In der ergänzenden Übung wird der Vorlesungsstoff anhand praktischer Anwendungen vertieft.
Erforderliche Vorkenntnisse: Grundlegende Kenntnisse in deskriptiver und induktiver Statistik sowie Interesse an empirischem Arbeiten.
Inhaltsübersicht
- Einfache lineare Regression
- Multiple lineare Regression
- Nichtlineare Regressionsfunktionen
- Validität
- Regressionsanalyse mit Paneldaten
- Regression mit binärer abhängiger Variable
- Instrumentalvariablenschätzung
- Zeitreihenregression und Prognose
Literaturhinweise
Als ergänzende Literatur können die folgenden Schriftstücke empfohlen werden.
- Folien zur Veranstaltung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung im SS 2013
- Folien zur Veranstaltung Schließende Statistik im WS 2013/14
- von Auer, Ludwig: Ökonometrie: Eine Einführung, 6. Auflage, Springer, 2013
- Stock, James H. / Watson, Mark: Introduction to Econometrics, 3rd edn, Prentice Hall, 2011
- Wooldridge, Jeffrey M.: Introductory Econometrics, 4th edn, Cengage Learning Services, 2008
- An Introduction to R
- Grant Farnsworth: Econometrics in R