Empirische Wirtschaftsordnung

Question 1

Kapitel 1 -10

Answer 1

I. Einführung
II. Univariates lineares Regressionsmodell: Annahmen, OLS Schätzmethode, Mechanismen des Schätzers, Eigenschaften des Schätzers
III. Inferenz und Hypothesentests
IV. Asymptotische Theorie
V. Multivariates lineares Regressionsmodell: Annahmen, OLS Schätzmethode, Mechanismen des Schätzers, Eigenschaften des Schätzers
VI. Inferenz und Hypothesentests
VII. Modellspezifikation: Nichtlinearitäten und Fehlspezifikationen
VIII. Heteroskedastie
IX. Autokorrelation
X. Einführung in die Zeitreihenanalyse

Question 2

Kapitel 1

I. Einführung

Answer 2

1. Fragestellung
2. Okonometrisches Modell
   3. Daten
3. Kausalitat

Question 3

II. Univariates lineares Regressionsmodell: Annahmen, OLS Schätzmethode, Mechanismen des Schätzers, Eigenschaften des Schätzers

Answer 3

1 Denitionen (Wooldridge 2.1)
2 Schatzmethode - Kleinste Quadrate Schatzer / Ordinary Least Squares (Wooldridge 2.2)
3 Mechanics (Wooldridge 2.3)
4 Fitted Values und Residuen
5 Algebraische Eigenschaften
6 Erwartungswert (Wooldridge 2.5)
7 Varianz (Wooldridge 2.5) - Siehe auch Wooldridge Appendix C.2

Question 4

III. Multiples lineares RegressionsmodellIII. Inferenz und Hypothesentests

Answer 4

1 Motivation (Wooldridge 3.1)
2 Modell (Wooldridge 3.2)
3 Annahmen (Wooldridge 3.3)
4 Schatzer (Wooldridge 3.2)
5 Algebraische Eigenschaften (Wooldridge 3.2)
6 Erwartungswert (Wooldridge 3.3)
6.1 Uberspezifikation (Wooldridge 3.3) 
6.2 Unterspezifikation (Wooldridge 3.3)
7 Varianz (Wooldridge 3.4)
8 Gauss-Markov Theorem
9 Anpassungsgute

Question 5

IV. Hypothesentests

IV. Asymptotische Theorie

Answer 5

1 Struktur eines Hypothesentests
2 Stichprobenverteilung
3 t-Test: Single Parameter Test
4 F-Test: Multiple Linear Restrictions

Question 6

V. OLS Asymptotics
V. Multivariates lineares Regressionsmodell: Annahmen, OLS Schätzmethode, Mechanismen des Schätzers, Eigenschaften des Schätzers

Answer 6

1 Konsistenz
2 Asymptotische Normalitat
3 Asymptotische Effizienz

Question 7

VI. Datenskalierung

VI. Inferenz und Hypothesentests

Answer 7

1 Veranderung der Masseinheiten

1. 1 Effeckt fur Koeffzienten
2. 2 Effekt fur Inferenz

Question 8

Teil 2

Answer 8

Uberblick ¨

Teil 1: Grundlagen OLS-Modell
MLR.1 Linearitat in den Parametern ¨
MLR.2 Zufallsstichprobe
MLR.3 Bedingter Erwartungwert Null: E(u|x) = 0
MLR.4 Keine perfekte Multikollinearitat¨
MLR.5 Homoskedastie: Var(u|x) = σ^2

Teil 2: Was tun, wenn Annahmen verletzt?

Question 9

VII. Modellspezifikation: Nichtlinearitäten und Fehlspezifikationen

Answer 9

1 Abbildung von Nichtlinearitaten mit OLS
1.1 Allgemeine Modellierung
1.2 Variablen mit Ordinalskala
1.3 Variablen mit Nominalskala
2 Abbildung von Heterogenitat mit OLS ¨
2.1 Dummyvariablen
2.2 Interaktionsterme
2.3 Tests f¨ur Modellheterogenitat¨           Wooldridge Kapitel 7.1-7.4

Question 10

VIII. Heteroskedastie 1

Answer 10

1 Exkurs: Konsistenz (Wooldridge 5.1, Appendix C.3)
1.1 Definition
2 Heteroskedastie (Wooldridge 8.1-8.3)
2.1 Definition
2.2 Heteroskedastierobuste Inferenz
2.3 Tests auf Heteroskedastie
3 Selektive Stichproben (Wooldridge 9.4)
3.1 Selektion auf erklarende Variable ¨
3.2 Selektion auf abhangige Variable ¨
3.3 Fehlende Werte
3.4 Ausreisser
3.5 Fazit

Question 11

VIII. Heteroskedastie 2

Answer 11

1 Messfehler (Wooldridge 9.3)
1.1 Messfehler in der abhangigen Variable ¨
1.2 Messfehler in der erklarenden Variable ¨
2 Endogene Variablen
2.1 Proxyvariablen (Wooldridge 9.2)
2.2 Instrumentalvariablen (Wooldridge 15.1-15.3)

Question 12

IX. Autokorrelation 1

Answer 12

1 Paneldaten

1. 1 Einf¨uhrung
2. 2 Pooled independent cross sections (Wooldridge 13.1)
3. 3 Schatzung in ersten Differenzen (Wooldridge 13.3-13.5) ¨
4. 4 Fixed Effects (Wooldridge 14.1)

Question 13

IX. Autokorrelation 2

Answer 13

1 Natürliche Experimente

Question 14

X. Einführung in die Zeitreihenanalyse 1

Answer 14

1 Einführung in die Zeitreihenokonometrie ¨

1. 1 Einführung
2. 2Eigenschaften von OLS
3. 3 Asymptotische Eigenschaften von OLS
4. 4 Serielle Korrelation und Heteroskedastie
5. 5 Persistente Zeitreihen
6. 6 Trends
7. 7 Fazit

Question 15

X. Einführung in die Zeitreihenanalyse 2

Answer 15

1 Nichtlineare Modelle am Beispiel von Probit und Logit

1. 1 Motivation
2. 2 Einführung
3. 3 Schatzung ¨
4. 4 Identifikationsproblem
5. 5 Interpretation
6. 6 Beispiel
7. 7 Fazit