Eberhard Schaich, Hans W. Brachinger

Studienbuch Ökonometrie

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Dieses Studienbuch Ökonometrie soll den Studierenden der Ökonometrie die Möglichkeit geben, ihre Kenntnisse durch die Bearbeitung konkreter Problemstellungen zu vervollkommnen, zu erweitern und zu vertiefen. Es ist als Leitfaden für eine Übungsveranstaltung im Rahmen der Grundausbildung zur Ökonometrie konzipiert und hat ausschließlich Eingleichungsmodelle zum Gegenstand. Es beschreibt das klassische Modell der linearen Einfachregression sowie das klassische Modell der linearen Mehrfachregression. Ferner behandelt es Ergänzungen zum klassischen Modell der linearen Mehrfachregression, insbesondere die multiple und partielle Korrelation, die Kollinearität, die Fehlspezifikation und qualitative Variablen als exogene Variablen und a-priori-Restriktionen, Erweiterungen des klassischen Modells der linearen Mehrfachregression, insbesondere das verallgemeinerte Modell der linearen Mehrfachregression, die reine Heteroskedastie sowie das autoregressive Schema erster Ordnung. Den Problemstellungen und Lösungsvorschlägen ist jeweils ein kurzer Lehrtext vorangestellt. Diese Lehrtexte geben die wesentlichen Aussagen der ökonometrischen Theorie für Eingleichungsmodelle in systematischer Anordnung wieder und vermitteln die in diesem Buch zugrundeliegenden Grundbegriffe sowie die verwendete Notation.

Produktdetails

• Verlag: Vahlen
• 2., überarb. Aufl.
• Seitenzahl: 286
• Deutsch
• Abmessung: 240mm
• Gewicht: 476g
• ISBN-13: 9783800623457
• ISBN-10: 3800623455
• Artikelnr.: 24957451

Inhaltsangabe

- Inhaltsübersicht
- Einführung: Grundbegriffe, Konzepte und Aufgaben der Ökonometrie
- Problem 0
1. Ökonometrie als wissenschaftliche Disziplin
- Problem 0
2. Arten von Variablen
- Problem 0
3. Arten von Parametern und Arten von Gleichungen
- Problem 0
4. Methodische Grundfragen
- Problem 0
5. Datenbeschaffung und Modellspezifikation
- Problem 0
6. Allgemeiner Ansatz eines ökonometrischen Eingleichungsmodells
- Problem 0
7. Prognosen
- Problem 0
8. Grundsätzliche Überlegungen im Rahmen einer konkreten Fragestellung
- Erstes Kapitel: Das klassische Modell der linearen Einfachregression
- Problem 1
1. Ermittlung einer Ausgleichsgeraden
- Problem 1
2. Ermittlung von KQ-Regressionsgeraden
- Problem 1
3. Identitäten im Zusammenhang mit der KQ-Regressionsgeraden
- Problem 1
4. KQ-Regressionsgeraden bei Vertauschung von endogener und exogener Variablen
- Problem 1
5. Homogener linearer Einfachregressionsansatz
- Problem 1
6. Orthogonale Regression
- Problem 1
7. Vergleich der KQ-Methode mit der orthogonalen Regression
- Problem 1
8. Vergleich der KQ-Methode mit der Methode der absoluten Ordinatendifferenzen
- Problem 1
9. Annahmensystem des klassischen Modells der linearen Einfachregression
- Problem 1
10. Qualitäten der KQ-Schätzfunktionen
- Problem 1
11. Schätzqualitäten bei der orthogonalen Regression und bei der Methode der absoluten Ordinatendifferenzen
- Problem 1
12. Schätzung eines Einfachregressionsansatzes
- Problem 1
13. Ermittlung von Konfidenzintervallen
- Problem 1
14. Ermittlung von Prognoseintervallen
- Problem 1
15. Prüfung verschiedener Hypothesen
- Problem 1
16. Problematik verbundener Hypothesen
- Problem 1
17. Nichtlineare Einfachregression I
- Problem 1
18. Nichtlineare Einfachregression II
- Problem 1
19. Nichtlineare Einfachregressionsansätze und deren Linearisierung
- Problem 1
20. Transformation ökonometrischer Ansätze
- Problem 1
21. Sonderfall einer Datenkonstellation
- Problem 1
22. Indikatorvariable als exogene Variable
- Zweites Kapitel: Das klassische Modell der linearen Mehrfachregression
- Problem 2
1. Annahmensystem des klassischen Modells der linearen Mehrfachregression
- Problem 2
2. Annahme rg(X) = k des klassischen Modells der linearen Mehrfachregression
- Problem 2
3. Normalgleichungen zur Bestimmung der KQ-Schätzwerte bei linearer Zweifachregression
- Problem 2
4. Parabolische Einfachregression
- Problem 2
5. Qualitäten des KQ-Schätzvektors b? sowie der Schätzfunktionen s?2d und s?*2d
- Problem 2
6. Varianzen und Kovarianzen der KQ-Schätzfunktionen
- Problem 2
7. Schätzung der Varianz der Störvariablen und der Varianz-Kovarianz-Matrix des KQ-Schätzvektors
- Problem 2
8. Nachweis von Qualitäten des KQ-Schätzvektors I
- Problem 2
9. Nachweis von Qualitäten des KQ-Schätzvektors II
- Problem 2
10. Klassisches Modell der linearen Mehrfachregression in Abweichungsdaten
- Problem 2
11. Verwendung von Abweichungsdaten zur Schätzung der Regressionsparameter
- Problem 2
12. Auswirkungen von Lineartransformationen der exogenen Variablen
- Problem 2
13. Schätzung eines Zweifachregressionsansatzes
- Problem 2
14. Zweifachregressionsansatz im Vergleich mit den zugehörigen Einfachregressionsansätzen
- Problem 2
15. Ermittlung von Konfidenzintervallen bei einer Zweifachregression
- Problem 2
16. Prüfung von Hypothesen bei einem Zweifachregressionsansatz I
- Problem 2
17. Prüfung von Hypothesen bei einem Zweifachregressionsansatz II
- Problem 2
18. Ermittlung von Prognoseintervallen bei einer Zweifachregression
- Drittes Kapitel: Ergänzungen zum klassischen Modell der linearen Mehrfachregression
- Problem 3
1. Korrelationen zwischen den Variablen eines Mehrfachregressionsansatzes
- Problem 3
2. Bestimmtheitsmaß I
- Problem 3
3. Bestimmtheitsmaß II
- Problem 3
4. Zusammenhang zwischen Korrelationsvektor, Korrelationsmatrix und Bestimmtheitsmaß
- Problem 3
5. Korrelationen zwischen den Variablen eines Zweifachregressionsansatzes
- Problem 3
6. Korrigiertes Bestimmtheitsmaß
- Problem 3
7. Partielles Bestimmtheitsmaß
- Problem 3
8. Partieller Korrelationskoeffizient und partielles Bestimmtheitsmaß
- Problem 3
9. Kollinearität in der Form exakter linearer Abhängigkeiten
- Problem 3
10. Kollinearität in der Form stochastischer linearer Abhängigkeiten
- Problem 3
11. Auswirkungen von Kollinearität bei Zweifachregressionsansätzen
- Problem 3
12. Messung von Kollinearität
- Problem 3
13. Variablentransformation zur Eindämmung von Kollinearität
- Problem 3
14. Trendbereinigung zur Eindämmung von Kollinearität
- Problem 3
15. Übergang zu ersten Differenzen zur Eindämmung von Kollinearität
- Problem 3
16. Kollinearitätsmessung und Punktprognosen
- Problem 3
17. Arten und Auswirkungen von Fehlspezifikation
- Problem 3
18. Vorgehensweisen der stufenweisen Regression
- Problem 3
19. Verwendung nominal oder ordinal skalierter Variabler als Regressoren
- Problem 3
20. Beispiel zur Verwendung kategorialer exogener Variabler
- Problem 3
21. Berücksichtigung von a-priori-Restriktionen
- Problem 3
22. Berücksichtigung der Homogenitätsinformation
- Viertes Kapitel: Erweiterungen des klassischen Modells der linearen Mehrfachregression
- Problem 4
1. Annahmensystem des verallgemeinerten linearen Regressionsmodells
- Problem 4
2. Varianten der Annahme über die Varianz-Kovarianz-Matrix der Störvariablen
- Problem 4
3. Beispiele von Varianz-Kovarianz-Matrizen der Störvariablen
- Problem 4
4. Transformationsmatrix eines verallgemeinerten Regressionsansatzes
- Problem 4
5. Transformation verallgemeinerter Regressionsansätze
- Problem 4
6. Eigenschaften des KQ-Schätzvektors beim verallgemeinerten Regressionsmodell
- Problem 4
7. Beispiel eines verallgemeinerten linearen Einfachregressionsansatzes
- Problem 4
8. Spezialfall k = n bei verallgemeinerter linearer Mehrfachregression
- Problem 4
9. Vergleich von rein heteroskedastischem und klassischem Modell
- Problem 4
10. Rein heteroskedastisches Modell der linearen Einfachregression I
- Problem 4
11. Rein heteroskedastisches Modell der linearen Einfachregression II
- Problem 4
12. Vergleich der KQA-Regressionsgeraden mit der KQ-Regressionsgeraden I
- Problem 4
13. Vergleich der KQA-Regressionsgeraden mit der KQ-Regressionsgeraden II
- Problem 4
14. Schätzung eines verallgemeinerten Regressionsansatzes bei reiner Heteroskedastie
- Problem 4
15. Schätzung eines Regressionsansatzes auf der Grundlage aggregierter Daten I
- Problem 4
16. Schätzung eines Regressionsansatzes auf der Grundlage aggregierter Daten II
- Problem 4
17. Test auf Heteroskedastie I
- Problem 4
18. Test auf Heteroskedastie II
- Problem 4
19. Autoregressives Schema erster Ordnung I
- Problem 4
20. Autoregressives Schema erster Ordnung II
- Problem 4
21. Schätzproblem beim autoregressiven Schema erster Ordnung bei bekanntem Parameter ? I
- Problem 4
22. Schätzproblem beim autoregressiven Schema erster Ordnung bei bekanntem Parameter ? II
- Problem 4
23. Schätzung eines verallgemeinerten Regressionsansatzes bei reiner Autokorrelation und bekanntem Parameter ?
- Problem 4
24. Schätzproblem beim autoregressiven Schema erster Ordnung bei unbekanntem Parameter ?
- Problem 4
25. Schätzung eines verallgemeinerten Regressionsansatzes bei reiner Autokorrelation und unbekanntem ?
- Problem 4
26. Durbin-Watson-Test I
- Problem 4
27. Durbin-Watson-Test II
- Problem 4
28. Modelle mit verzögerten endogenen Variablen
- Problem 4
29. Koyck-Modell als Spezialfall eines Modells mit verteilten Verzögerungen
- Tabelle I: Standardnormalverteilung
- Tabelle II: ?2-Verteilung
- Tabelle III: F-Verteilung
- Tabelle IV: t-Verteilung (STUDENT-Verteilung)
- Tabelle V: Durbin-Watson-Test