Ökonometrie,   WS2016/17


Vorlesung: Mo 11:30 - 13:00 und Fr 11:30 - 13:00 im C2.09
Übung: Mo 14:00 - 15:30 im C2.09

Prüfungsleistung: Klausur (1/3 Theorie-Aufgaben, 2/3 Programmier-Aufgaben) am Freitag, den 10. Februar, 14:00 - 16:30 im C2.09
zugelassene Hilfsmittel:  Theorie-Teil: 2 beidseitig beschriebene DIN A4 Blätter, eine Formelsammlung und ein einfacher Taschenrechner; für den Programmier-Teil sind sämtliche Hilfsmittel zugelassen.

Aktuell:   Die Ergebnisse der Klausur sind in das QIS eingetragen worden.
Klausur-Einsicht:   Mittwoch 22. Februar, 17:00 - 18:30 Uhr  und  Freitag 24. Februar, 15:00 - 16:30 Uhr im C3.06


Vorlesungsplan: Folgendes Material soll behandelt werden:

  1. Kurzeinführung zur R-Software
  2. Wiederholung: Die Normalverteilung und der zentrale Grenzwertsatz
  3. Von der Normalverteilung abgeleitete Verteilungen: Die t-, F- und die chi^2-Verteilung
  4. Lineare Regression als deterministisches Minimierungsproblem:
    4.1   Die Methode der kleinsten Quadrate in einer Dimension: Regressionsgeraden
    4.2   Die Methode der kleinsten Quadrate bei p Regressoren: Projektion auf p-dimensionale Unterräume
  5. Lineare Regression als statistisches Problem:
    5.1   Maximum Likelihood Schätzung der Koeffizienten bei normalverteilten Störgrössen
    5.2   Erwartungswert, Varianz, Effizienz und Konsistenz der Maximum Likelihood Schätzer
    5.3   Die Verteilungen der Schätzer
    5.4   Vertrauensintervalle für die Regressionskoeffizienten
  6. Modelldefekte der linearen Regression
  7. OLS-Estimation von Zeitreihenmodellen mit Trend und saisonalem Anteil
  8. Das Berliner Verfahren BV4.1 des Statistischen Bundesamtes


Material zum Vorlesungsteil:
R-Kurzeinfuehrung.txt          W'keitsverteilungen-in-R.pdf
Regression-Examples.txt
Normalverteilung-und-zentraler-Grenzwertsatz.txt
Fourierreihen-als-Regressionsproblem.txt
Verteilungen-der-Schaetzer.txt
Vertrauensintervalle-Regressionskoeffizienten.txt
GetMostLinearIndependentRegressors.txt
Regression-Trend-und-Saison-Anteil.txt
Das Berliner Verfahren BV4.1 des Statistischen Bundesamtes  (Software und Methodenbericht)


Übungsblätter:
Blatt 1         Loesung1.txt
Blatt 2         Loesung2.pdf         Loesung2-Aufg3b.txt
Blatt 3         Loesung3.txt
Blatt 4         Loesung4.txt
Blatt 5         Loesung5.txt
Blatt 6         Loesung6-Aufg1.pdf         Loesung6-Aufg2.txt
Blatt 7         Loesung7-Aufg1.pdf         Loesung7-Aufg2.txt
Blatt 8         Loesung8.txt
Blatt 9         Loesung9.txt
Blatt 10       Loesung10.txt
Blatt 11       Loesung11.txt
Blatt 12


Daten:
SPX.txt
BIP-Deutschland.xls
Weltbevoelkerung.xlsx
DAXwithComp.txt
SX5EwithComp.txt
BIPquarterly.csv
co2-levels_MaunaLoaObsHawaii.csv



Material zur R-Software:
•   Die R-Software kann hier heruntergeladen werden.   Auf den Hochschul-PCs ist das R bereits installiert.
•   Kompakt-Übersichten R-Befehle:  4 Seiten,  7 Seiten8 Seiten
•   Date-Formatting-in-R.pdf


Literatur zur Vorlesung: Jörg-Uwe Löbus: Ökonometrie (daraus die Kapitel 2,3,4 und 9)
Literatur zum R-Teil: Gerrit Eichner: Einführung in die lineare Regression, Kapitel 10 des R-Skripts zum 4-semestrigen R-Kurs an der Uni Giessen



Hochschule RheinMain, Wiesbaden, Prof. Dr. D. Lehmann, Studiengang Angewandte Mathematik