Verlagstext:
Die Ökonometrie nimmt bei der empirischen Fundierung ökonomischer Hypothesen und Theorien eine herausragende Stellung ein. Kenntnisse ökonometrischer Methoden werden inzwischen in vielen Bereichen - zum Beispiel in der Konjunkturanalyse, Politiksimulation, Finanzmarktanalyse, Regionalökonomik oder auch in der Marktforschung - für empirisch arbeitende Ökonomen vorausgesetzt.
Dieses Lehrbuch vermittelt anwendungsreife ökonometrische Methoden. Beispiele aus den verschiedensten Bereichen der Wirtschaftstheorie dienen ihrer Illustration und bieten außerdem Anhaltspunkte für eine fundierte Interpretation der Ergebnisse ökonometrischer Schätzungen und Tests. Die Autoren gehen gezielt auf neuere Entwicklungen auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse, Panelökonometrie und robusten Statistik ein, die vorteilhaft bei empirisch fundierten ökonomischen Analysen eingesetzt werden können.
Aus dem Inhalt:
Empirische Wirtschaftsforschung
Eingleichungsmodelle
Mehrgleichungsmodelle
/ AUS DEM INHALT: / / / 1Ökonometrie und empirische Wirtschaftsforschung 1
1.1 Gegenstand und Arbeitsgebiete der Ökonometrie 1
1.2 Ökonomische Gesetze und Ätialprinzip 4
1.3 Beobachtungsmaterial und statistische Fehler 7
1.4 Variablen- und Modelltypen 11
Aufgaben 17
2Ökonometrische Eingleichungsmodelle 19
2.1 Das multiple Regressionsmodell 19
2.1.1 Modellspezifikation 19
2.1.2 Methode der kleinsten Quadrate (OLS-Methode) 24
2.1.3 Schätzeigenschaften der OLS-Methode 40
2.1.3.1 Gütekriterien 40
2.1.3.2 Linearität 42
2.1.3.3 Erwartungstreue 42
2.1.3.4 Kovarianzmatrix des OLS-Schätzers ß 44
2.1.3.5 Effizienz 45
2.1.3.6 Konsistenz 47
2.1.4 Bestimmheitsmaß und multipler Korrelationskoeffizient
49
Aufgaben 55
2.2 Maximum-Likelihood-Methode und Inferenzstatistik 57
2.2.1 Die Maximum-Likelihood-Methode 57
2.2.2 Erwartungstreue Schätzung der Störvarianz 61
2.2.3 Signifikanztest für die Regressionskoeffizienten 66
2.2.4 Konfidenzintervalle für die Regressionskoeffizienten 74
2.2.5 Varianzanalyse und Signifikanz des Gesamtzusammenhangs 78
Aufgaben 82
2.3 Multikollinearität 83
2.3.1 Begriff der Multikollinearität 83
2.3.2 Auswirkungen der Multikollinearität 86
2.3.3 Aufdeckung von Multikollinearität 89
2.3.4 Überwindung von Multikollinearität 94
Aufgaben 97
2.4 Heteroskedastizität und Autokorrelation 98
2.4.1 Form und Auswirkungen der Modelldefekte 98
2.4.2 Tests auf Heteroskedastizität 102
2.4.2.1 Goldfeld-Quandt-Test 102
2.4.2.2 Breusch-Pagan-Test 107
2.4.2.3 White-Test 111
2.4.3 Tests auf Autokorrelation 113
2.4.3.1 Durbin-Watson-Test 113
2.4.3.2 Breusch-Godfrey-Test und Ljung-Box-Test 119
2.4.4 Verallgemeinerte Methode der kleinsten Quadrate
(Generalized Least Squares) 122
2.4.4.1 GLS-Schätzung bei bekannter Kovarianzmatrix
der Störterme 122
2.4.4.2 GLS-Schätzung bei unbekannter Kovarianzmatrix
der Störterme 125
Aufgaben
Kovarianzmatrix bei Heteroskedastizität
Kovarianzmatrix bei Autokorrelation
Alternative Strategien bei autokorrelierten
Störtermen
Inhaltsverzeichnis XIII
2.5 Ökonometrische Modelle mit verteilten Verzögerungen
Begriff der verteilten Verzögerungen
Das allgemeine Modell verteilter Verzögerungen
Geometrische Lag-Modelle
2.5.3.1 Das Koyck-Modell
2.5.3.2 Anpassungs- und Erwartungshypothesen
2.5.3.3 Die OLS-Methode und ihre Schätzeigenschanen
2.5.3.4 Der Durbin-h-Test
2.5.3.5 Ein Beispiel
2.5.3.6 Die Methode der Instrumentvariablen
(IV-Methode)
Das Almon-Verfahren
Aufgaben
2.6 Modelle mit qualitativen Variablen
Vorbemerkungen
Qualitative Regressoren
Strukturbruchtest
Qualitative abhängige Variablen
2.6.4.1 Qualitative Wahlhandlungsprobleme
2.6.4.2 Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell und
Logit-Modell
2.6.4.3 Maximum-Likelihood-Schätzung des Logit-
Modells
2.6.4.4 Likelihood-Verhältnis-Test und Pseudo-R2
Aufgaben
2.7 Ökonometrische Prognose 203
2.7.1 Punktprognose 203
2.7.2 Intervallprognose 204
2.7.3 Güte der Prognose 210
Aufgaben 215
XIV
Tests auf Parameterinstabilität
2.8.1 Vorbemerkungen
2.8.2 CUSUM- und CUSUMSQ-Tests
2.8.3 RESET- und Harvey-Collier-Test
2.8.4 Jarque-Bera-Test
Aufgaben
Nichtstationäre Variablen und Kointegration
2.9.1 Zeitreihenanalytische Grundlagen
2.9.2 Formen der Nichtstationarität
2.9.3 Tests auf Integration
2.9.4 Kointegration ökonomischer Variablen
2.9.5 Integration und Kointegration bei Strukturbruch
2.9.6 Nichtlineare Einheitswurzeltests und Kointegration
Aufgaben
Bedingte Heteroskedastizität und ARCH-Modelle
2.10.1 Bedingte Erwartungswerte
2.10.2 ARCH-Modelle
2.10.3 GARCH-Modelle
2.10.4 ARCH-M-Modelle
Aufgaben
Robuste Regression
2.11.1 Begriff der Robustheit
2.11.2 Verallgemeinerte Maximum-Likelihood-Schätzung
(M-Schätzung)
2.11.3 Die Reweighted-Least-Squares-Methode
(RLS-Methode)
Aufgaben
2.12 Panelökonometrische Modelle 285
2.12.1 Querschnitts-und Zeitdimension 285
2.12.2 Gepoolte Regression und Panelmodelle 286
2.12.3 Panelmodell mit festen Effekten 288
2.12.4 Panelmodell mit zufälligen Effekten 293
Inhaltsverzeichnis XV
2.12.5 Beispiel: Beschäftigungswirkungen einer Arbeitszeitverkürzung
2.12.6 Einheitswurzeltests bei Paneldaten 301
Aufgaben 304
3Ökonometrische Mehrgleichungsmodelle 305
3.1 Modellspezifikation 305
3.1.1 Strukturelle Form 305
3.1.2 Stochastische Modellannahmen 311
3.1.3 Reduzierte Form 313
3.1.4 Finale Form 316
Aufgaben 320
3.2 Identifizierbarkeit ökonometrischer Modelle 321
3.2.1 Das Identifikationsproblem 321
3.2.2 Identifikationskriterien 326
Aufgaben 334
3.3 Schätzverfahren für interdependente Modelle 335
3.3.1 Inadäquanz der OLS-Methode 336
3.3.2 Seemingly Unrelated Regressions Equations (SURE) 339
3.3.3 Zweistufige Methode der kleinsten Quadrate 345
3.3.4 Methode der Instrumentvariablen 352
3.3.5 Dreistufige Methode der kleinsten Quadrate 357
3.3.6 Die Maximum-Likelihood-Methode bei voller
Information 364
3.3.7 Vektorautoregressive Modelle 371
Aufgaben 381
3.4 Vergleich ökonometrischer Schätzverfahren 382
3.4.1 Analytischer Vergleich 382
3.4.2 Simulationsstudien 384
Aufgaben 390
Anhang 391
Literaturverzeichnis 403
Stichwortverzeichnis 415