Ökonometrie,   WS2018/19

Vorlesung:   Mo 11:45 - 13:15   im A125   und Fr 8:15 - 9:45  im A129
Übung:         Mo 14:15 - 15:45   im G204a


Aktuell:  Die Noten der Klausur wurden in das QIS eingetragen.


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.


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   L^1 und L^2 Regression 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
   
5. 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
   
6. Modelldefekte der linearen Regression
   
7. OLS-Estimation von Zeitreihenmodellen mit Trend und saisonalem Anteil
   
8. Das Berliner Verfahren BV4.1 des Statistischen Bundesamtes