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1 Einleitung 1.1 Was ist Ökonometrie und warum sollte man etwas

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Kapitel 1: Einleitung
1 Einleitung
1.1 Was ist Ökonometrie und warum sollte man etwas darüber
lernen?
 Idee der Ökonometrie: Mithilfe von Daten und statistischen
Methoden Zusammenhänge zwischen verschiedenen Größen
messen.
Lehrstuhl für Wirtschaftspolitik - SS 2011
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Kapitel 1: Einleitung
 Es geht dabei meist um zwei Dinge:
1. Wie und warum entscheiden sich Menschen für bestimmte
Handlungen,
gegeben
ihre
finanzielle
Situation,
Zeitbeschränkung, exogenen Anreize etc.?
2. Prognose zukünftiger Entwicklungen.
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Kapitel 1: Einleitung
 „Empirische“ Analyse heißt in der VWL:
1. ökonomische Daten verwenden, um ökonomische
Zusammenhänge zu quantifizieren,
2. ökonomische Hypothesen überprüfen,
3. Prognosen für ökonomische Größen abgeben.
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Kapitel 1: Einleitung
 Es geht darum, Fragen der Art „wie viel“ oder „wie groß“ zu
beantworten.
 Ziel der Veranstaltung: Vertraut machen mit Instrumenten zur
ökonometrischen Auswertung von Daten jedweder Art, d.h.
grundlegende ökonometrische Methoden, die Vorgehensweise und
die Probleme.
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Kapitel 1: Einleitung
1.2 Ökonometrie in der VWL
 Nutzung
mathematischer
Funktionen
zur
Modellierung
ökonomischer Zusammenhänge.
 Beispiel: Nachfrage nach einem Gut (z.B. Honda Accord) als
Funktion qd:
q d  f (p, ps , pc , i)
 D.h. die nachgefragte Menge an Hondas, qd, hängt vom Preis p ab,
von den Preisen der Konkurrenzfahrzeuge ps, den Preisen der
komplementären Güter pc und dem Einkommen i.
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Kapitel 1: Einleitung
 „Operationalisierte“ Darstellung z.B. als lineare Funktion, wobei
die Parameter βk den Einfluss der jeweiligen Größe auf die
Nachfrage beschreiben:
q d  1   2 p   3 p s   4 p c   5 i
 Zwei Dinge kann dieses Modell allerdings in der Regel nicht:
1.den Einfluss der Größen auf die Nachfrage quantifizieren,
2.den Einfluss unvorhersehbarer, unsystematischer Komponenten
auf die Nachfrage modellieren.
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Kapitel 1: Einleitung
 Das ökonometrische Modell ermöglicht, die βk zu schätzen und
berücksichtigt den zufälligen, unvorhersehbaren Teil. Er wird als
Störterm oder Fehlerterm bezeichnet, abgekürzt e.
 Das ökonometrische Modell lautet dann:
q d  1   2 p   3 p s   4 p c   5i  e
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Kapitel 1: Einleitung
1.3 Wie gelangt man an die Daten?
1.3.1 Experimentelle Daten
 Kontrolle über (fast) alle Einflussgrößen und das Experiment sollte
unendlich oft wiederholt werden können.
 Experimente sind in den Geisteswissenschaften selten.
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Kapitel 1: Einleitung
1.3.2 Nichtexperimentelle Daten
 Es werden meist Informationen aus verschiedenen Bereichen
gleichzeitig abgefragt, und die Befragung kann nie unter denselben
Bedingungen erneut durchgeführt werden.
 Dabei gibt es verschiedene Arten von Daten:

Zeitreihendaten: Daten, die für eine Beobachtungseinheit in
bestimmten Zeitintervallen erhoben werden.
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Kapitel 1: Einleitung

Querschnittsdaten:
Informationen
Stichprobeneinheiten
(z.B.
über
Personen,
verschiedene
Unternehmen
oder
Länder) zu einem bestimmten Zeitpunkt oder in einem
bestimmten Zeitraum.

Paneldaten: Wiederholte Erhebung derselben Informationen
von
denselben
Untersuchungsobjekten
zu
verschiedenen
Zeitpunkten.
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 Nach Aggregationsebene:

Mikro

Makro
 Strom – oder Bestandsgröße
 Quantitativ oder qualitativ
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Kapitel 1: Einleitung
1.4 Statistische Inferenz
 Der Term statistische Inferenz bezeichnet, dass man etwas über die
reale Welt lernen will, indem man eine Auswahl an Daten
auswertet.
 Zu den Methoden der statistischen Inferenz gehören:

das Schätzen ökonomischer Parameter,

das Prognostizieren ökonomischer Größen,

das Testen ökonomischer Hypothesen.
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Kapitel 1: Einleitung
1.5 Vorgehensweise beim Forschen
1.Formulierung der Forschungsfrage bzw. des Problems,
2.Herleitung relevanter Variablen und erwarteter Zusammenhänge
aus der Theorie,
3.Aufstellung eines ökonometrischen Modells basierend auf dem
ökonomischen Modell,
4.Erhebung und Aufarbeitung von Daten; Auswahl einer passenden
statistischen Methode,
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Kapitel 1: Einleitung
5. Schätzung; Test der Parameter bzw. Hypothesen,
6. Überprüfung des ökonometrischen Modells,
7. Interpretation der Ergebnisse.
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Gesundheitswesen
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