Empirische Wirtschaftsforschung: eine Einführung
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2009
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Inhaltsverzeichnis
Wichtige Konzepte der Statistik —
Eine Einführung. 1
1.1 Die zentrale Rolle des Studiendesigns. 1
1.2 Statistiker und wie sie die Welt sehen. 3
1.3 Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Momente. 9
1.3.1 Wahrscheinlichkeitsverteilungen. 9
1.3.2 Bedeutende Momente. 18
1.3.3 Wichtige stetige Verteilungstypen . 32
Übungsaufgaben. 38
Schätzen und Testen. 41
2.1 Der Dreiklang „Identifikation - Schätzen - Testen". 41
2.2 Grundzüge des empirischen Arbeitern . 45
2.2.1 Schätzer und Schätzung. 45
2.2.2 Die Bildung geeigneter Durchschnitte. 51
2.2.3 Konfidenzintervalle und statistische Tests. 58
2.3 Datenstrukturen. 66
2.3.1 Zeitreihendaten. 69
2.3.2 Querschnitts- und Paneldaten. 74
2.3.3 Metrische
vs.
kategóriáié
Daten. 82
Übungsaufgaben. 85
Deskriptive Analysen und Prognosen. 87
3.1 Ein Blick in die Praxis. 87
3.2 Deskriptive Analysen . 95
3.2.1 Die Herausforderung. 95
3.2.2 Selektionsprobleme. 98
3.2.3 Zusätzliche Information.107
3.3 Prognosen.117
3.3.1 Die Herausforderung.117
3.3.2 Extrapolationsprobleme.119
3.3.3 Punktprognosen.128
Übungsaufgaben.133
Einführung in die Kausalanalyse. 135
4.1 Vorbemerkung. 135
4.2 Wirtschaftspolitische Problemstellung. 137
4.3 Die konzeptionellen Schritte einer Evaluierungsstudie . 140
4.3.1 Wahl der Beobachtungseinheit. 140
4.3.2 Wahl der Erfolgsgröße . 140
4.3.3 Ermittlung aller Kosten. 141
4.3.4 Wahl des Evaluationsparameters und der
Identifikationsstrategie. 142
4.4 Experimentelle Studien. 148
4.4.1 Kausaler Effekt bei zufallsgesteuerter Auswahl der
Teilnehmer. 148
4.4.2 Interne Validität . 151
4.4.3 Externe Validität. 154
4.5 Nicht-experimentelle Evaluation. 156
4.5.1 Querschnittsvergleich. 157
4.5.2 Vorher-Nachher-Vergleich . 159
4.5.3 Differenz- von-Differenzen- Ansatz. 162
4.5.4
Matching
. 167
4.5.5 Instrumentvariablenansatz. 169
4.5.6 Kontrollfunktionsansätze. 171
4.6 Anwendungsbeispiel: Mindestlohn und Beschäftigung . 172
Übungsaufgaben. 176
Das lineare Regressionsmodell. 179
5.1 Das bivariate lineare Regressionsmodell. 179
5.2 Das lineare Regressionsmodell als Identifikationsstrategie . 181
5.3 Die Schätzung der Parameter des Modells . 184
5.3.1 Das OLS-Prinzip. 184
5.3.2 OLS-Schätzung: Konkretes Vorgehen. 185
5.4 Die Annahmen des bivariaten linearen Regressionsmodells . 190
5.4.1 Die klassischen Annahmen. 190
5.4.2 Konsequenzen für das Regressionsmodell. 192
5.5 Die statistischen Eigenschaften der Schätzer . 194
5.5.1 Statistische Eigenschaften der Schätzer. 194
5.5.2 Test auf statistische Signifikanz der Schätzer. 198
5.6 Das multivariate Regressionsmodell. 205
5.6.1 Spezifikation und Annahmen. 205
5.6.2 Schätzung der Parameter. 207
5.7 Die Güte des Regressionsmodells. 210
5.7.1 Das Bestimmtheitsmaß. 210
5.7.2 Der F-Test . 215
Übungsaufgaben. 217
Anhang. 222
A. Herleitung der OLS-Schätzer für ß0 und ßi . 222
B.
Herleitung der Varianz des bivariaten OLS-Schätzers /3 . 225
C. Ein unverzerrter Schätzer für
σ2
.226
D.
Die Varianz-Kovarianz-Matrix des OLS-Schätzers
β
.228
Modellspezifikation.231
6.1 Funktionale Formen .231
6.1.1 Modelle mit logarithmierten abhängigen und
unabhängigen Variablen. 232
6.1.2 Modelle mit Polynomen. 237
6.1.3 Das reziproke Modell . 240
6.2 Multikollinearität. 242
6.3
Dummy-
Variablen. 244
6.3.1 Interpretation von
Dummy-
Variablen.245
6.3.2 Multiple Kategorien und
ordinale
Information.249
6.3.3 Interaktionsvariablen .253
6.3.4
Dummy-
Variablen und Evaluation
wirtschaftspolitischer Maßnahmen.255
6.4 Hypothesen- und Spezifikationstests .258
6.4.1 Der F-Test .258
6.4.2 Der Lagrange-Multiplier-Test (LM-Test).264
6.4.3 Der Chow-Test.268
Übungsaufgaben.274
Heteroskedastizität und das verallgemeinerte Regressions¬
modell (GLS).281
7.1 Problemstellung.281
7.2 Folgen für den OLS-Schätzer.284
7.3 Test auf Heteroskedastizität .286
7.3.1 Breusch-Pagan-Test .286
7.3.2
White-Test
.292
7.4 Robuste Standardfehler .294
7.5 Das verallgemeinerte lineare Regressionsmodell.297
7.5.1 Heteroskedastizität mit einem bekannten
Proportionalitätsfaktor.297
7.5.2
Feasible Generalized Least
Squares - FGLS.301
Übungsaufgaben.304
Ausgelassene Variablen und unbeobachtete Heterogenität 307
8.1 Ausgelassene Variablen.308
8.1.1 Verzerrung der Koeffizienten.309
8.1.2 Der RESET-Test.313
8.2 Proxy-Variablen.316
8.2.1 Identifikationsstrategie und -annahmen.316
8.2.2 Anwendungsbeispiel: Superstars in der Popmusik.320
8.3 Instrumentvariablen .322
8.3.1 Identifikationsannahmen .323
8.3.2 Der zweistufige Kleinstquadratschätzer (TSLS).324
8.3.3 Test auf Endogenität .331
8.3.4 Test auf Überidentifikationsrestriktionen .333
8.3.5 Wie findet man ein
valides
Instrument?.335
8.3.6 Heterogene Maßnahmeeffekte.338
8.4 Exkurs: Messfehler .343
8.4.1 Messfehler in der abhängigen Variablen.344
8.4.2 Messfehler in den erklärenden Variablen.344
8.5 Modelle für Paneldaten.347
8.5.1 Fixed-Effects-Modell.348
8.5.2 Anwendungsbeispiel: Erträge aus der Schulbildung
und Zwillingsdaten.356
8.5.3 Politikevaluation mit Paneldaten.358
Übungsaufgaben.362
Anhang.366
A. Zweiseitige Kausalität.366
B. Der TSLS-Schätzer ßIV .366
C. Randomisiertes Experiment und OLS-Schätzer .367
D. Heterogene Maßnahmeeffekte und durchschnittlicher
Maßnahmeeffekt im OLS.368
E. Annahmen des OLS-Modells in ersten Differenzen.369
9 Anhang.371
9.1 Grundzüge der Matrizenrechnung.371
9.2 Statistische Tabellen.375
Literatur .381
Sachverzeichnis.391 |
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