Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung: Probleme, Methoden und Anwendungen
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München [u.a.]
Oldenbourg
2005
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Grundlagen 1
1.1 Einführung: Definitionen und Aufgaben 1
1.2 Phasen des empirischen Arbeitens und Gefahren 10
1.2.1 Dateneingabe 10
1.2.2 Deskriptive Auswertung 12
1.2.3 Induktive Auswertung 14
1.2.4 Gefahren und Manipulationsmöglichkeiten 14
1.3 Modellspezifikation 16
1.3.1 Problemformulierung 16
1.3.2 Formen ökonometrischer Beziehungen 18
1.3.3 Hypothesenfindung 22
1.3.4 Variablenwahl und Messung 22
1.3.5 Funktionstypen 26
1.3.6 Störgrößen 30
1.4 Daten 37
1.4.1 Anforderungen 37
1.4.2 Datengewinnung 41
1.4.3 Datenaufbereitung 48
1.5 Software: Grundlegende Elemente 54
1.5.1 SHAZAM 54
1.5.2 STATA 61
2 Klassisches Regressionsmodell 67
2.1 Lineares Modell und Modellannahmen 67
2.2 Koeffizientenschätzung und Eigenschaften 69
2.2.1 Koeffizientenschätzung 69
2.2.2 Koeffizienteninterpretation 74
2.2.3 Variablentransformation 84
2.2.4 Umkehrregression 90
2.2.5 Eigenschaften der Schätzfunktionen 93
2.3 Konfidenzintervalle und Tests 104
2.3.1 Zweivariablenmodell 104
2.3.2 Gemeinsamer Konfidenzbereich für a und b 108
2.3.3 Multiples Modell 111
VIII Inhaltsverzeichnis
2.3.4 Test auf Signifikanz aller Koeffizienten 115
2.4 Annahmenüberprüfung und Anpassungsgüte 119
2.4.1 Normal-Plots und Tests auf Normalverteilung 119
2.4.2 Erwartungswert der Störgrößen 122
2.4.3 Unkorreliertheit zwischen Regressor und Störgröße 122
2.4.4 Konstante Störgrößenvarianzen 123
2.4.5 Keine Autokorrelation 127
2.4.6 Stabilitätskontrolle 130
2.4.7 Anpassungsgüte des Modells 139
2.5 Modellbildung und Spezifikationstests 148
2.5.1 Grundprinzipien 148
2.5.2 Ökonomische Plausibilitätstests und statistische Absicherung 151
2.6 Wirtschaftspolitische Effekte und Prognosen 161
2.6.1 Wirkung wirtschaftspolitischer Instrumente 161
2.6.2 Prognose 164
3 Erweiterungen des Regressionsmodells 171
3.1 Modifikationen der Basisannahmen 171
3.2 Verallgemeinerte lineare Modelle 172
3.3 Mehrgleichungsmodelle 181
3.3.1 Unverbundene Regressionsbeziehungen 181
3.3.2 Scheinbar unverbundene Regressionsgleichungen 182
3.3.3 Simultane Gleichungssysteme 187
3.4 Modelle mit nichtnormalverteilten Störgrößen 202
3.4.1 Möglichkeiten bei nichtnormalverteilten Störgrößen 202
3.4.2 Robuste Schätzer 203
3.5 Nichtlineare Modelle 211
3.5.1 Parameterschätzung nichtlinearer Modelle 212
3.5.2 Verfahren zur numerischen Optimierung 213
3.5.3 Stückweise Regression 214
3.5.4 Kernschätzer 216
3.5.5 Regressionssplines 219
3.5.6 Kubische Glättungssplines 220
3.5.7 Lokalgewichtete Glättungslinien 221
3.5.8 Additive Modelle 222
3.6 Modelle mit diskreten und zensierten Variablen 225
3.6.1 Qualitative exogene Variablen 225
3.6.2 Qualitative endogene Variablen 230
3.6.3 Zähldaten, multinomiale und zensierte Variablen 235
3.7 Dynamische Modelle 241
3.7.1 Verzögerte exogene Variablen 241
3.7.2 Verzögerte endogene Variablen 244
Inhaltsverzeichnis IX
3.7.3 Verzögerte Störgrößen 250
3.7.4 Mehrgleichungsmodelle mit verzögerten Variablen 256
3.7.5 Dynamische Modelle mit nichtstationären Variablen 259
3.8 Paneldatenmodelle 268
3.8.1 Gepoolte Schätzungen 268
3.8.2 Zeitinvariante unbeobachtete individuelle Heterogenität 271
3.9 Datenprobleme 280
3.9.1 Gruppierte Daten 280
3.9.2 Multikollinearität 283
3.9.3 Regressionsdiagnostik: Einflussreiche Beobachtungen und Ausreißer 286
3.9.4 Fehler in den Variablen 294
3.9.5 Fehlende Werte 301
Literaturverzeichnis 309
Index 317
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