Einführung in die ökonometrische Datenanalyse
Introduction to Econometric Data Analysis
6 LPWiSeDE
Voraussetzungen
Empfohlen, im Wortlaut
Kenntnis des Stoffes der Module: • 11109 Mathematik W-1 • 11117 Mathematik W-2 • 11917 Mathematik W-3
Inhalte
Einführung in die ökonometrische Modellierung, Lineare Regression und Kleinstquadrateschätzung, Gütemaße, Testen von Hypothesen im Regressionskontext, Variablenwahl, Wertebereiche und funktionale Form, Multikollinearität und Modellplausibilität sowie Lasso und Ridge Regressionen, Heteroskedastizität und gewichtete Kleinstquadrateschätzung, robuste Standardfehler, Endogenität und Instrumentenvariablenschätzung auch mit Kontrollfunktionenansatz, Grundlagen von Paneldaten und Fixed-effect sowie first-difference-Schätzungen, Zeitreihendaten mit Stationarität und Fehlerkorrekturdarstellungen. Sämtliche Inhalte werden sowohl theoretisch als auch mit konkreter Umsetzung in [R] behandelt.
Lernziele
Nach Abschluss des Moduls haben die Studierenden erlernt, wie man strukturiert Modelle entwirft und können darüber hinaus die Zusammenhänge zwischen ökonomischen Variablen erklären. Sie sind in der Lage, Modellparameter empirisch zu schätzen und inhaltlich zu interpretieren. Zudem wurden sie dafür sensibilisiert, dass Schätzungen immer gewissen Annahmen unterliegen, die stets hinterfragt und wenn möglich getestet werden können, und dass die Art vorliegender Daten einen bedeutenden Einfluss auf die Interpretation von Schätzergebnissen sowie die Wahl von Schätzverfahren hat. Die Studierenden haben sich in eine Software für statistische Verfahren eingearbeitet.
Prüfungsleistung
• Klausur, 90 Minuten
Literatur (4)
- Auer, B. R., Rottmann, H.: Statistik und Ökonometrie für Wirtschaftswissenschaftler - Eine anwendungsorientierte Einführung
- Wooldridge, J. M.: Introductory Econometrics - A Modern Approach
- Gujarati, D. N.: Basic Econometrics
- Asteriou, D., Hall, S. G.: Applied Econometrics
Quelle: Modulbeschreibung der BTU · abgerufen 28.09.2026Original