Angewandte Ökonometrie

University of Innsbruck

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"Von nichts sind wir stärker überzeugt als von dem, worüber wir am wenigsten Bescheid wissen."
(Michel de Montaigne, 1533-1592)

Methoden der Empirischen Wirtschaftsforschung (Grundlagen)

Dieser Kurs bietet Ihnen eine kompakte Einführung in das empirische Arbeiten. Idealerweise sollten Sie diesen Kurs im 3. Semester besuchen, da er Ihnen ganz wesentlich beim Verständnis anderer Kurse mit empirischen Inhalten helfen kann. Darüber hinaus lernen Sie Methoden anzuwenden, die Ihnen auch beim Verfassen einer Bachelor Arbeit sehr helfen können.

Syllabus

Zeiten: Wintersemester 2020/21


Wichtiger Hinweis

Sollten sich nicht mehr als 18 TeilnehmerInnen anmelden wird die Veranstaltung zur Gänze in Präsenzform im SR9 (SOWI, 3. Stock West) abgehalten!
Bei einer größeren Teilnehmerzahl wird der Präsenzteil in zwei Gruppen geteilt und ein Teil der Veranstaltung über eine Online Plattform (BlueButton) angeboten.

Aufgrund der derzeitigen Corona Situation kann es erforderlich werden, dass kurzfristig Änderungen sowohl im Ablauf als auch in der Benotung vorgenommen werden müssen, solche geschehen aber nur in Absprache mit den TeinehmerInnen!

Inhalt

Die empirische Wirtschaftsforschung versucht quantitative Aussagen über ökonomische Zusammenhänge zu liefern. Dazu wird eine Vielzahl höchst unterschiedlicher Methoden angewandt, aber die mit Abstand wichtigsten Methoden entstammen der Ökonometrie. Deshalb konzentriert sich diese Veranstaltung hauptsächlich auf ökonometrische Methoden.
Kurz gesagt beschäftigt sich die Ökonometrie mit der Messung ökonomisch relevanter Zusammenhänge sowie deren Beurteilung, um damit z.B. wirtschaftspolitische Maßnahmen evaluieren sowie Prognosen, Strukturanalysen und ähnliches erstellen zu können. Die Ökonometrie ist keineswegs nur für die VWL relevant, ökonometrische Methoden kommen in (fast) allen Bereichen der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften zur Anwendung, ganz besonders im Bereich des Finance, Accounting, Marketing, usw.

Mit Hilfe ökonometrischer Methoden kann beispielsweise untersucht werden, welche Faktoren die unterschiedlichen Wachstumsraten von Ländern erklären, wie eine Marketingmaßnahme die Kaufwahrscheinlichkeit für ein Produkt beeinflusst, wie geldpolitische Maßnahmen die Börsenkurse beeinflussen, oder ob es einen Zusammenhang zwischen einem Rauchverbot in Restaurants und den Rauchgewohnheiten von Jugendlichen gibt usw.
Ökonometrische Methoden zählen deshalb längst zum Standard-Repertoire in allen Bereichen der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften und sind für ein Verständnis der modernen ökonomischen Literatur unverzichtbar.

Fundierte Kenntnisse ökonometrischer Methoden sind insbesondere für WirtschaftswissenschaftlerInnen von Bedeutung, die eine berufliche Tätigkeit in großen internationalen Organisationen anstreben, wie z.B. der Weltbank, OECD, IMF, Europäische Zentralbank, Entwicklungsbanken, usw. Für eine erfolgreiche Bewerbung in solchen Institutionen ist ein Nachweis einer ökonometrischen Ausbildung fast immer eine unabdingbare Voraussetzung.

Auch für eine berufliche Tätigkeit in der empirischen Wirtschaftsforschung (z.B. WIFO, IHS, WKÖ, Joanneum Research, etc.) und in den Forschungsabteilungen großer Banken und Unternehmen ist die Kenntnis ökonometrischer Methoden unumgänglich. Ähnliches gilt für Fondsmanager, Länderanaylsten usw. Selbst in der Industrie werden ökonometrische Modelle mittlerweile routinemäßig eingesetzt.

Aufgrund der zentralen Bedeutung der Ökonometrie verlangen anerkannte internationale Universitäten für die Zulassung zu einem Masterstudium in Economics fast immer den Nachweis ökonometrischer Kenntnisse.


Die TeilnehmerInnen sollten am Ende des Kurses ...

Ablauf und Benotung

Hinweis: Aufgrund der derzeitigen Corona Situation kann es erforderlich werden, dass das der Ablauf als auch Benotungssystem kurzfristig geändert werden müssen. Sollten solche erforderlich werden erfolgen diese jedenfalls nur in Absprache mit den Teilnehmenden!

 

Der Kurs besteht aus einem Vorlesungs-/Übungs- und einem Proseminarteil (PS2):

 

Vorlesung/Übung (VU):

Die VU orientiert sich eng am Manuskript, das auf diesen Seiten zur Verfügung gestellt wird.

Im laufenden Semester sind mehrere (zum Teil interaktive) Übungsblätter zu bearbeiten, die mit einem Gewicht von 25% in die VU-Note eingehen.

In der Semestermitte und am Semesterende finden zwei Gesamtprüfungen über den bereits besprochenen Stoff statt, die mit einem Gewicht von 25% bzw. 50% in die VU-Note eingehen.


Proseminar:

Im Rahmen des PS werden Übungsbeispiele bearbeitet und diskutiert.

In der ersten Hälfte des Semesters finden regelmäßig kurze Wiederholungstests (Quicktests) statt. Von den 8-9 Quicktests werden die drei schlechtesten Resultate gestrichen. Die restlichen Quicktests gehen mit einem Gewicht von 60% in die PS-Note ein.

Im letzten Semesterdrittel werden Sie schließlich ein kleines empirisches Projekt durchführen und einen kurzen Projektbericht dazu verfassen. Dieser Projektbericht geht mit einem Gewicht von 40% in die PS-Note ein. Für einen positiven Abschluss des Proseminars müssen sowohl bei den Quicktests mindestens 50% der erreichbaren Punkte erreicht werden, als auch 50% der maximal möglichen Gesamtpunkte erreicht werden.

Software

Sie sollten sich im Rahmen dieses Kurses auch ausreichende Kenntnisse im Umgang mit einer geeigneten Software aneignen, z.B. R oder Stata. Für welches dieser Programme Sie sich entscheiden hängt ausschliesslich von Ihren Interessen ab; Stata hat seine besonderen Stärken im Bereich der klassischen Statistik und der Mikroökonometrie, v.a. aber der Panelökonometrie.
R ist eine äußerst mächtige und frei verfügbare Programmiersprache für statistische Anwendungen, die sich nicht nur im akademischen Bereich immer mehr durchsetzt.

 

Literatur

Literaturempfehlungen erhalten Sie in der Veranstaltung.

Inhalt

  1. Einführung
  2. Deskriptive Regressionsanalyse (OLS, Dummy-Variablen, nichtlineare Funktionsformen, ...)
  3. Grundlagen der stochastischen Regressionsanalyse
  4. Eigenschaften von Schätzfunktionen
  5. Hypothesentests (t- und F-Tests)
  6. Multikollinearität
  7. Heteroskedastizität
  8. Autokorrelation
  9. Kausalität, Endogenität, Instrumentvariablen
  10. Paneldaten
  11. Spezifikation, Datenprobleme

 

Kontakt: herbert.stocker@uibk.ac.at

Herbert Stocker - Fakultät für Volkswirtschaft und Statistik - Universität Innsbruck