Ökonometrie in Theorie und Praxis: Analyse von Querschnitt-, Zeitreihen- und Paneldaten mit Stata 15.1
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Singapore
Springer Nature Singapore
2023
Singapore Springer Gabler |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | XXVII, 574 Seiten Illustrationen |
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Teil I 1 Einführende Ökonometrie Einführung in die Ökonometrie und statistische Software. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 Einleitung. Ökonomisches Modell und ökonometrisches Modell. Populationsregressionsfunktion und Stichprobenregressionsfunktion. Parametrisches und nichtparametrisches oder semiparametrisches Modell. Schritte bei der Formulierung eines ökonometrischen Modells. 1.5.1 Spezifikation. 1.5.2 Schätzung. 1.5.3 Testen von Hypothesen. 1.5.4 Prognose. Daten. 1.6.1 Querschnittsdaten. 1.6.2 Zeitreihendaten. 1.6.3 Gepoolte Querschnittsdaten. 1.6.4 Paneldaten. Verwendung von ökonometrischer Software: Stata15.1. 1.7,1
Datenmanagement. 1.7.2 Variablen generieren. 1.7.3 Daten beschreiben. 1.7.4 Grafiken. 1.7.5 Logische Operatoren in Stata. 1.7.6 Funktionen in Stata. Matrixalgebra. 1.8.1 Matrix und Vektor: Grundoperationen. 1.8.2 Partitionierte Matrizen. 1.8.3 Rang einer Matrix. 1.8.4 Inverse Matrix. 3 3 6 9 12 12 13 14 15 16 17 17 18 19 19 20 21 24 25 25 26 26 27 27 31 31 33
2 3 1.8.5 Positive definite Matrix. 1.8.6 Spur einer Matrix. 1.8.7 Orthogonale Vektoren und Matrizen. 1.8.8 Eigenwerte und Eigenvektoren. Literatur. 33 34 34 35 38 Lineares Regressionsmodell: Eigenschaften und Schätzung. 2.1 Einleitung. 2.2 Das einfache lineare Regressionsmodell. 2.3 Mehrfaches lineares Regressionsmodell. 2.4 Annahmen des linearen Regressionsmodells. 2.4.1 Nichtstochastische Regressoren. 2.4.2 Linearität. 2.4.3 Nullbedingter Durchschnitt. 2.4.4 Exogenität. 2.4.5 Homoskedastizität. 2.4.6 Nichtautokorrelation. 2.4.7 Vollständiger Rang. 2.4.8 Normalverteilung. 2.5 Schätzmethoden. 2.5.1 Die Momentenmethode (MM). 2.5.2 Die
Methode der kleinsten Quadrate ("ordinary least squeres"; OLS). 2.5.3 Maximum-Likelihood-Methode . 2.6 Eigenschaften der OLS-Schätzung. 2.6.1 Algebraische Eigenschaften. 2.6.2 Statistische Eigenschaften. Literatur. 39 39 40 44 49 49 49 50 50 51 51 52 53 53 53 Lineares Regressionsmodell: Güte der Anpassung und Hypothesentest. 77 3.1 Einleitung. 3.2 Güte der Anpassung. 3.2.1 Das R2 als Maß für die Güte der Anpassung. 3.2.2 Das angepasste R2 als Maß für die Güte der Anpassung. 3.3 Testen von Hypothesen. 3.3.1 Stichprobenverteilungen der OLS-Schätzer. 3.3.2 Testen von Hypothesen für einen einzelnen Para meter . 86 3.3.3 Verwendung des. . 3.3.4 Intervallschätzungen. 3.3.5 Prüfung von Hypothesen für mehr als einen Parameter:
t-Test. 3.3.6 Testen der Signifikanz der Regression: . 54 62 66 66 69 75 77 78 79 81 83 84 92 92 92 94
Inhaltsverzeichnis Testen auf Linearität. Tests für Stabilität. Varianzanalyse. Likelihood-Ratio-Test, Wald- und Lagrange-Multiplikatortest. 3.4 Lineares Regressionsmodell mit Stata 15.1. 3.4.1 OLS-Schätzung in Stata. 3.4.2 Maximum-Likelihood-Schätzung (MLE) in Stata. . Literatur. 3.3.7 3.3.8 3.3.9 3.3.10 4 5 Lineares Regressionsmodell:Lockerung der klassischen Annahmen. 4.1 Einleitung. 4.2 Heteroskedastizität. 4.2.1 Probleme mit heteroskedastischen Daten. 4.2.2 Heteroskedastizitätsrobuste Varianz. 4.2.3 Testen auf Heteroskedastizität. 4.2.4 Problem der Schätzung. 4.2.5 Illustration der heteroskedastischen linearen Regression mit Stata. 4.3 Autokorrelation. 4.3.1 Lineares
Regressionsmodell mit autokorreliertem Fehler. 4.3.2 Test auf Autokorrelation: Durbin-Watson-Test. 4.3.3 Folgen der Autokorrelation. 4.3.4 Korrektur für Autokorrelation. 4.3.5 Illustration durch Verwendung von Stata. Literatur. Analyse von kollinearen Daten: . 5.1 Einleitung. 5.2 Multiple Korrelation und partielle Korrelation. 5.3 Probleme in Anwesenheit von Multikollinearität. 5.4 Multikollinearität erkennen. 5.4.1 Determinante von (XX). 5.4.2 Determinante der Korrelationsmatrix. 5.4.3 Inspektion der Korrelationsmatrix. 5.4.4 Messung basierend auf partieller Regression. 5.4.5 Theil’s measure of multicollinearity (Theils Maß für Multikollinearität). 5.4.6 Variance Inflation Factor (VIF). 5.4.7 Eigenwerte und Konditionszahlen. 5.5 Umgang mit Multikollinearität. 5.6 Illustration mit
Stata. Literatur. XV 96 98 99 100 104 104 107 111 113 113 114 115 117 119 121 123 130 131 133 135 135 136 140 141 141 142 144 147 147 147 148 148 148 149 150 152 154 156
Teil II 6 Lineares Regressionsmodell: Qualitative Variablen als Prädiktoren. 6.1 6.2 6.3 6.4 7 Erweiterte Analyse von Querschnittsdaten 159 Einleitung. Regressionsmodell mit Intercept-Dummy. 6.2.1 Dichotomer Faktor. 6.2.2 Polynome Faktoren. Regressionsmodell mit Interaktions-Dummy. Illustration durch Verwendung von Stata. Modell mit begrenzter abhängiger Variable. Einleitung. Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell. Binäre Antwortmodelle: Logit und Probit. 7.3.1 Das Logit-Modell. 7.3.2 Das Probit-Modell. 7.3.3 Unterschied zwischen Logit- und Probit-Modellen. 7.4 Maximum-Likelihood-Schätzung von Logit- und Probit-Modellen. 181 7.4.1 Interpretation der geschätzten Koeffizienten. 7.4.2 Anpassungsgüte. 7.4.3 Testen von
Hypothesen. 7.4.4 Illustration des binären Antwortmodellsmit Stata. 7.5 Regressionsmodell mit trunkierter (gestutzter) Verteilung. 7.5.1 Illustration der trunkierten (gestutzten) Regression mit Stata. 7.6 Problem der Zensur: Tobit-Modell. 7.6.1 Illustration des Tobit-Modells mit Stata. 7.7 Modelle mit Stichprobenauswahlverzerrung. 7.7.1 Illustration des Stichprobenauswahlmodells mit Stata. 7.8 Multinomiale Logit-Regression. 7.8.1 Illustration mit Stata. Literatur. 7.1 7.2 7.3 8 Multivariate Analyse. 8.1 8.2 8.3 Einleitung. Darstellung multivariater Daten. 8.2.1 Multivariate Beobachtungen. 8.2.2 Mittelwertvektor der Stichprobe. 8.2.3 Populationsmittelwertvektor. 8.2.4 Kovarianzmatrix . 8.2.5 Korrelationsmatrix. 8.2.6
Lineare Kombination von Variablen. Multivariate Normalverteilung. 159 161 161 162 164 166 173 173 174 176 179 180 181 183 184 185 186 191 195 199 200 203 207 208 211 214 217 217 218 218 221 221 222 223 224 227
Hauptkomponentenanalyse. 8.4.1 Berechnung der Hauptkomponenten. 8.4.2 Eigenschaften der Hauptkomponenten . 8.4.3 Veranschaulichung mit Stata. 8.5 Faktorenanalyse. 8.5.1 Orthogonales Faktorenmodell. 8.5.2 Schätzung von Beladungen und Gemeinsamkeiten. 8.5.3 Faktorladungen sind nicht eindeutig. 8.5.4 Faktorrotation. 8.5.5 Illustration mit Stata. 8.6 Multivariate Regression. 8.6.1 Struktur des Regressionsmodells. 8.6.2 Eigenschaften der kleinsten Quadrate Schätzer von В. 8.6.3 Modell korrigiert für Mittelwerte. 8.6.4 Kanonische Korrelationen. Literatur. §.4 Teil III 9 9.1 9.2 Einleitung. Datengenerierender Prozess (DGP). 9.2.1 Stationärer
Prozess. 9.2.2 Nichtstationärer Prozess. 9.3 Methoden der Zeitreihenanalyse. 9.4 Saisonalität und saisonale Anpassung. 9.5 Erstellung einer Zeitvariablen mit Stata. Literatur. 10 Stationäre Zeitreihen. 10.4 238 241 242 242 245 246 247 248 249 252 Analyse von Zeitreihendaten Zeitreihen: Datenerzeugender Prozess. 10.1 10.2 10.3 228 229 232 232 235 236 Einleitung. Univariates Zeitreihenmodell. Autoregressiver Prozess (AR). 10.3.1 Der autoregressive Prozess 1. Ordnung. 10.3.2 Der autoregressive Prozess 2. Ordnung. 10.3.3 Der autoregressive Prozess der Ordnung p. 10.3.4 Allgemeine lineare Prozesse. Der gleitende Durchschnitt (MA-Prozess). 10.4.1 Der Prozess der Moving Average 1. Ordnung. 10.4.2 Der Moving Average-Prozess 2. Ordnung. 10.4.3 Der gleitende
Durchschnittsprozess der Ordnung q. 288 10.4.4 Umkehrbarkeit im gleitenden Durchschnittsprozess. 288 255 255 256 259 261 262 263 264 268 269 269 270 272 273 277 283 284 286 286 287
11 10.5 10.6 Autoregressiver gleitender Durchschnitt (ARMA-Prozess). Autokorrelationsfunktion . 10.6.1 Autokorrelationsfunktion für AR(1). 10.6.2 Autokorrelationsfunktion für AR(2). 10.6.3 Autokorrelationsfunktion für AR(p). 10.6.4 Autokorrelationsfunktion für ΜA(l). 10.6.5 Autokorrelationsfunktion für MA(2). 10.6.6 Autokorrelationsfunktion für MA(q). 10.6.7 Autokorrelationsfunktion für ARMA-Prozess. 10.7 Partielle Autokorrelationsfunktion (PACF). 10.7.1 Partielle Autokorrelation für AR-Serien. 10.7.2 Partielle Autokorrelation für MA-Serien. 10.8 Stichprobenautokorrelationsfunktion . 10.8.1 Illustration durch Verwendung von Stata. Literatur. 289 292 293 294 297 298 299 300 300 301 303 305 306 306 310 Nichtstationarität, Einheitswurzel und Strukturbruch. 11.1 Einleitung. 11.2 Analyse des Trends. 11.2.1 Deterministische Funktion der Zeit. 11.2.2 Stochastische Funktion der Zeit. 11.2.3 Stochastische und deterministische
Funktion der Zeit. 11.3 Konzept der Einheitswurzel. 11.4 Einheitswurzeltest. 11.4.1 Dickey-Fuller-Einheitswurzeltest. 11.4.2 Erweiterter Dickey-Fuller-Einheitswurzeltest (ADF-Einheitswurzeltest). 11.4.3 Phillips-Perron-Einheitswurzeltest . 11.4.4 Dickey-Fuller-GLS-Test . 11.4.5 Stationaritätstests. 11.4.6 Mehrere Einheitswurzeln. 11.4.7 Einige Probleme mit Einheitswurzeltests. 11.4.8 Makroökonomische Implikationen der Einheitswurzel. 11.5 TestenaufStrukturbruch. 11.5.1 Tests mit bekannten Bruchpunkten. 11.5.2 Tests mit unbekannten Bruchpunkten. 11.6 Einheitswurzeltest mit Bruch. 11.6.1 Wenn der Break Point exogen ist. 11.6.2 Wenn der Bruchpunkt endogen ist. 11.7 Jahreszeitliche Anpassung. 11.7.1 Einheitswurzeln bei verschiedenen Frequenzen: Saisonale Einheitswurzel. 11.7.2 Erzeugung von Zeitvariablen und
saisonalen Dummies in Stata. 366 311 312 313 313 314 316 318 320 321 325 332 334 337 340 342 342 343 343 347 356 356 361 362 364
XIX Inhaltsverzeichnis 12 11 8 Zerlegung einer Zeitreihe in Trend und Zyklus. Literatur. 368 372 Kointegration, Fehlerkorrektur und Vektorautoregression. 375 375 376 378 382 Einleitung. Regression mit Trendvariablen. Konzept der Kointegration . Granger-Repräsentationstheorem. Testen auf Kointegration: 2-Schritte-Methode nach Engie u. Granger. 12.5.1 Illustrationen mit Stata. 12.6 Vektorautoregression (VAR). 12.6.1 Stationaritätsbeschränkung eines VAR-Prozesses . 12.6.2 Autokovarianzmatrix eines VAR-Prozesses. 12.6.3 Schätzung eines VAR-Prozesses. 12.6.4 Auswahl der Verzögerungslänge eines VAR-Modells. 399 12.6.5 Illustration mit Stata. 12.7 Vektor-Moving-Average-Prozesse. 12.8 Impulsantwortfunktion. 12.8.1 Illustration mit
Stata. 12.9 Varianzzerlegung. 12.10 Granger-Kausalität. 12.10.1 Illustration durch Verwendung von Stata. 12.11 Vektorfehlerkorrekturmodell. 12.11.1 Illustration mit Stata. 12.12 Schätzung und Testen von Hypothesen von kointegrierten Systemen. 12.12.1 Illustration mit Stata. Literatur. 12.1 12.2 12.3 12.4 12.5 13 Modellierung von 13.1 13.2 13.3 13.4 13.5 13.6 13.7 . Einleitung. Modellierung von nichtkonstanter bedingter Varianz . DasARCH-Modell . Das GARCH-Modell. Asymmetrische ARCH-Modelle. ARCH-in-Mean-Modell. Testen und Schätzen eines GARCH-Modells . 13.7.1 Testen auf ARCH-
Effekt. 13.7.2 Maximum-Likelihood-Schätzung für GARCH (1,1). 440 13.8 Das ARCH-Regressionsmodell in Stata. 13.8.1 Illustration mit Daten zur Marktkapitalisierung . Literatur. 383 385 387 390 393 395 399 400 401 405 407 408 409 410 414 416 420 422 425 425 428 429 433 437 439 440 440 441 443 445
14 Prognose von Zeitreihen. 14.1 Einleitung. 14.2 Einfache exponentielle Glättung. 14.3 Prognose - univariates Modell. 14.4 Prognose mit allgemeinen linearen Prozessen. 14.5 Multivariate Prognose. 14.6 Prognose eines VAR-Modells. 14.7 Vorhersage von GARCH-Prozessen. 14.8 Zeitreihenprognose mit Stata. Literatur. Teil IV 15 Analyse von Paneldaten Paneldatenanalyse: Statische Modelle. 15.1 15.2 Einleitung. Struktur und Arten von Paneldaten. 15.2.1 Datenbeschreibung mit Stata 15.1. 15.3 Vorteile von Paneldaten. 15.4 Quellen der Variation in Paneldaten. 15.5 Unbeschränktes Modell mit Paneldaten. 15.6
Vollständig eingeschränktes Modell: Pooled Regression. 15.6.1 Illustration mit Stata. 15.7 Fehlerkomponentenmodell. 15.8 Schätzer der ersten Differenz (FD). 15.8.1 Illustration mit Stata. 15.9 Einweg-Fehlerkomponentenmodell mit festen Effekten. 15.9.1 Die „within“-Schätzung. 15.9.2 Least-Squares-Dummy-Variable-Regression (LSDV-Regression). 15.10 Einweg-Fehlerkomponenten-Zufallseffektmodell. 15.10.1 GLS-Schätzung. 15.10.2 Maximum-Likelihood-Schätzung. 15.10.3 Illustration durch Verwendung von Stata. Literatur. 16 Statisches Panelmodell: Hypothesentests. 16.1 16.2 16.3 16.4 447 447 448 449 453 455 456 457 458 461 Einleitung. Messgrößen für die Anpassungsgüte. Testen auf gepoolte Regression. Testen auf feste Effekte . 16.4.1 Illustration
mit Stata. 16.5 Testen auf zufällige Effekte. 16.5.1 Illustration mit Stata. 16.6 Fester oder zufälliger Effekt: Hausman-Test. 16.6.1 Illustration mit Stata. Literatur. 465 465 467 469 474 474 476 477 478 481 482 482 483 484 493 497 500 502 504 508 509 509 510 511 513 514 515 516 517 519 520
17 18 Paneleinheitswurzeltest. 1 7,1 Einleitung. 17 2 Einheitswurzeltests der1. Generation für Paneldaten. 17.2.1 Einheitswurzeltest nach Wu (1996) . 17.2.2 Einheitswurzeltest nach Levin, Lin und Chu (LLC). 17.2.3 Einheitswurzeltest nach Im, Pesaran und Shin (IPS) . 17.2.4 Fisher-Typ-Einheitswurzeltests. 17.3 Stationaritätstests. 17.3.1 Illustration mit Stata. 17.4 Paneleinheitswurzeltests der2. Generation. 17.4.1 Der Ansatz der Kovarianzbeschränkungen. 17.4.2 Der Ansatz der Faktorstruktur. Literatur. 529 532 535 536 537 538 540 548 Dynamisches Panelmodell. 18.1 Einleitung. 18.2 Lineares dynamisches Modell. 18.3 Schätzung von festen und zufälligen Effekten. 18.3.1
Illustration mit Stata. 18.4 Schätzung durch Instrumentalvariable. 18.4.1 Illustration mit Stata. 18.5 Arellano-Bond-GMM-Schätzer. 18.5.1 Illustration mit Stata. 18.6 System-GMM-Schätzer. 18.6.1 Illustration mit Stata. Anhang: Generalisierte Momentenmethode . Literatur. 549 549 550 552 555 556 557 560 564 569 570 572 573 521 521 523 524 524
Dieses Buch führt in die ökonometrische Analyse von Querschnitts-, Zeitreihen- und Paneldaten unter Anwendung statistischer Software ein. Es dient als Grundlagentext für diejenigen, die ökonometrische Analysen in der empirischen Forschung erlernen und anwenden wollen. Das Niveau der Darstellung ist so einfach wie möglich gehalten, um es sowohl für Studenten im Grundstudium als auch für Doktoranden nützlich zu machen. Es enthält mehrere Beispiele mit realen Daten und Stata-Programmen sowie die Interpretation der Ergebnisse. Bei der Diskussion der statistischen Instrumente, die zum Verständnis der empirischen Wirtschaftsforschung erforderlich sind, versucht das Buch, ein Gleichgewicht zwischen Theorie und angewandter Forschung herzustellen. Verschiedene Konzepte und Techniken der ökonometrischen Analyse werden durch sorgfältig entwickelte Beispiele unter Verwendung des statistischen Softwarepakets Stata 15.1 unterstützt, wobei vorausgesetzt wird, dass der Leser mit der Software Strata einigermaßen vertraut ist. |
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