Ökonometrie, WS2017/18
Vorlesung: Mo 11:45 - 13:15 und Fr 11:45 - 13:15 im G204a
Übung: Mo 14:15 - 15:45 im G204a
Prüfungsleistung: Klausur (1/3 Theorie-Aufgaben, 2/3 Programmier-Aufgaben)
zugelassene Hilfsmittel: Theorie-Teil: 2 beidseitig beschriebene DIN A4 Blätter, eine Formelsammlung und ein einfacher Taschenrechner; für den Programmier-Teil sind sämtliche Hilfsmittel zugelassen.
Die Noten der Klausur wurden in das QIS eingetragen.
Vorlesungsplan: Folgendes Material soll behandelt werden:
- Kurzeinführung zur R-Software
- Wiederholung: Die Normalverteilung und der zentrale Grenzwertsatz
- Von der Normalverteilung abgeleitete Verteilungen: Die t-, F- und die chi^2-Verteilung
- 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
4.3 Anwendungsbeispiel: Die Fourierreihen-Entwicklung als lineares Regressionsproblem
- Lineare Regression als statistisches Problem:
5.1 Die Maximum Likelihood Methode
5.2 Maximum Likelihood Schätzung der Regressionskoeffizienten
5.3 Erwartungswert, Varianz, Effizienz und Konsistenz der Maximum Likelihood Schätzer
5.4 Vertrauensintervalle für die Regressionskoeffizienten
- Modelldefekte der linearen Regression
- OLS-Estimation von Zeitreihenmodellen mit Trend und saisonalem Anteil
- 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
Vertrauensintervalle-Regressionskoeffizienten.txt
Regression-Trend-und-Saison-Anteil.txt
Das Berliner Verfahren BV4.1 des Statistischen Bundesamtes (Software und Methodenbericht)
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 Seiten, 8 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 Rüsselsheim, Prof. Dr. D. Lehmann, Studiengang Angewandte Mathematik