Dozent
Prof. Dr. Mitja Stadje

Übungsleiter
Björn Kriesche

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Zeit und Ort

Vorlesung
Montag, 8:10-9:45 Uhr in H2
Dienstag, 8:25-10:00 Uhr in N24, Raum 226 (2-wöchentlich)

Übung
Dienstag, 8:25-10:00 Uhr in N24, Raum 226 (2-wöchentlich)

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Umfang

3 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung  (7 Leistungspunkte)

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Voraussetzungen

Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler, Wirtschaftsstatistik

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Zielgruppe

Masterstudenten der Wirtschaftswissenschaften

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Inhalt

In der Ökonometrie werden einfache stochastische Modelle betrachtet, die zur quantitativen Analyse von ökonomischen Phänomenen benötigt werden. Die Studierenden sollen sich in stochastischer Modellbildung vertiefen, Regressions- und Zeitreihenmodelle kennenlernen und statistische Methoden auf ökonomische Daten anwenden können.

Schwerpunkte der Vorlesung sind:

• Ökonometrische Modellbildung

• Vertiefung linearer Modelle und ihre ökonometrischen Anwendungen

• Ausweitung und Verallgemeinerung linearer Regressionsmodelle

• Einführung in die Zeitreihenanalyse

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Vorlesungsunterlagen

Die vorlesungsbegleitenden Materialien können hier heruntergeladen werden:

Wiederholung wahrscheinlichkeitstheoretischer Grundlagen

Wiederholung wahrscheinlichkeitstheoretischer Grundlagen 2

Gesetz vom iterierten Erwartungswert

Foliensatz 1

Foliensatz 2

Foliensatz 3 (jetzt neu: mit Korrektur auf Folie 46)

Foliensatz 4 (jetzt neu: mit Korrektur auf Folien 16 und 17)

Foliensatz 5

Foliensatz 6 (aktualisiert am 15.06.)

Foliensatz 7 (aktualisiert am 16.06.)

Foliensatz 8

Der White-Test

Teile der Vorlesung basieren auf dem Skript von Prof. Spodarev, welches hier heruntergeladen werden kann.

Hier und hier können ein Skript bzw. eine Einführung in die Programmiersprache R heruntergeladen werden. R wird benötigt um einige Übungsaufgaben zu bearbeiten.

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Übungen

Blatt 1 (Abgabe am 28.04.)     alter.txt     miete03.txt     R-Lösung

Blatt 2 (Abgabe am 12.05.)     R-Lösung

Blatt 3 (Abgabe am 26.05.)     autos.txt     produktion.txt     R-Lösung

Blatt 4 (Abgabe am 16.06.)     ergebnisse.txt     schule.txt     R-Lösung

Blatt 5 (Abgabe am 23.06.)     gpa.txt     geburten.txt     R-Lösung

Blatt 6 (Abgabe am 13.07.)     crime.txt     rental.txt     R-Lösung

Zur Klausurvorbereitung könnte es hilfreich sein, diese Verständnisfragen zu bearbeiten.

Quantile der Standardnormalverteilung

Quantile der t-Verteilung

Quantile der F-Verteilung

Um Übungspunkte zu erhalten ist eine Anmeldung für die Veranstaltung im SLC nötig.

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Klausur

Die Ergebnisse der 2. Klausur können im SLC unter Übungsblatt 9 eingesehen werden. Es gilt der gleiche Notenschlüssel wie für die erste Klausur.

Die Klausureinsicht findet am Donnerstag, dem 24. September von 9 - 10 Uhr im Büro von Björn Kriesche statt.

Die 2. Klausur findet am 21. September von 10-12 Uhr im H22 statt. Bitte 10 Minuten früher da sein.

Erlaubte Hilfsmittel für beide Klausuren sind ein nicht-programmierbarer Taschenrechner und diese Formelsammlung (korrigierte Version; wird von uns gestellt).

Die Ergebnisse der 1. Klausur können im SLC unter Übungsblatt 8 eingesehen werden. Es gilt folgender Notenschlüssel:

1,0   71-75
1,3   67,5-70,5
1,7   63,5-67
2,0   60-63
2,3   56-59,5
2,7   52,5-55,5
3,0   48,5-52
3,3   45-48
3,7   41-44,5
4,0   37,5-40,5
5,0   < 37,5

Die Klausureinsicht findet am Freitag, dem 31. Juli von 9 - 12 Uhr im Büro von Björn Kriesche statt.

Bitte bis zum 17.7. im Hochschulportal zur Vorleistung anmelden. Nach bestandener Vorleistung bitte bis 4 Tage vorher im Hochschulportal zur Klausur anmelden.

Die 1. Klausur findet am 27. Juli von 8-10 Uhr im H22 statt. Bitte 10 Minuten früher da sein.

Die Klausuren sind offen.

Voraussetzung zur Teilnahme an beiden Klausuren ist das Erreichen von 50% der Übungspunkte.

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Software-Downloads

Zum Lösen einiger Übungsaufgaben ist die Programmiersprache R nötig. Diese kann unter folgendem Link kostenlos heruntergeladen werden:

Download R für Windows, Linux und Mac

Zusätzlich empfiehlt es sich die übersichtlichere Benutzeroberfläche RStudio herunterzuladen. Vor der Installation muss jedoch zwingend die Programmiersprache R installiert werden. RStudio ist unter folgendem Link kostenlos verfügbar:

Download RStudio für Windows, Linux und Mac

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Literatur

• Wooldrige, J.: Introductory Econometrics, 4th Edition

• Johnston, J. and DiNardo J.: Econometric Methods, McGraw&Hill, 1997

• Gujarati, D.N.: Basic Econometrics, McGraw&Hill, 2003

• Green, W.H.: Econometric Analysis, Prentice Hall, 2003

• Hackl, P.: Einführung in die Ökonometrie, Pearson, 2005

• Kleiber, C. and Zeileis, A.: Applied Econometrics with R, Springer 2008

• Löbus, J.-U.: Ökonometrie, Vieweg 2001