Kurs (UK, 4st)
Zeit und Ort: Do 9:00-10:30
HS 24 (Hauptgebäude der Uni Wien)
Fr 9:00-11:00 HS 24 (Hauptgebäude)
Beginn: 10. Oktober 2002
Beschreibung des Kurses: Die Vorlesung bietet einen Überblick
über die gegenwärtigen Strömungen in der Wachstums- und Konjunkturtheorie.
Grundlage der Vorlesung ist das Textbuch von David Romer: Advanced
Macroeconomics (McGraw-Hill). An Kenntnissen werden Grundkenntnisse in
Makroökonomie und vernünftige Grundkenntnisse in Mathematik erwartet.
Aufbau
der Vorlesung:
1.
Wachstum
1.1
Solow's Wachstumsmodell
1.2
Modelle mit exogenem Wachstum
1.2.1
Das Modell von Ramsey und Cass
1.2.2
Überlappende Generationen
1.3
Endogenes Wachstum
2.
Konjunktur
2.1
Reale Konjunkturzyklen
2.2
Traditionelle Keynesianische Ansätze
2.3
Neuere Ansätze mit unvollständiger Anpassung (Lucas-Modell u.a.)
Eine Behandlung der übrigen Abschnitte des
Textbuches ist auf Grund der beschränkten Zeit nicht möglich. Wo immer es
sinnvoll ist, wird auf die empirische Evidenz für die dargestellten Theorien eingegangen,
also dieselben mit Datenmaterial, Regressionen, Streudiagrammen kritisch
beleuchtet.
Leistungsfeststellung durch schriftliche Prüfung am
Semesterende, vorgesehen ist eine gemeinsame Prüfung mit der Endklausur der
begleitenden Übungen (403337 bei Dr. Crespo-Cuaresma).
Vorlesung,
2st
Zeit
und Ort: Donnerstag 11:00 –13:00, Hs. 24 (Hauptgebäude)
Beginn: 10.Oktober 2002
Beschreibung des Kurses: Die Studierenden sollen in leicht
fasslicher Form mit den Methoden und Begriffen empirischen ökonomischen
Arbeitens bekannt gemacht werden. Als Grundlage möge das Lehrbuch von Ramu
Ramanathan "Introductory Econometrics with Applications" (5th
edition, South-Western) dienen. Das Buch enthält eine umfangreiche Sammlung von
Daten und Anwendungsbeispielen. Der Kurs dient vor allem der Vorbereitung auf
das eigenständige empirische Arbeiten in Praktika.
Aufbau
der Vorlesung:
1.
Ökonometrisches
Arbeiten, Streudiagramme, Modell, Parameter, Schätzen und Testen
2.
Einfaches
lineares Regressionsmodell (Kleinstquadrateschätzung OLS, R², t-Statistiken)
3.
Multiples
lineares Regressionsmodell (R², Modellauswahl, F-Statistiken,
Multikollinearität)
4.
Gebräuchliche
Spezifikationstests (Durbin-Watson u.a.)
Leistungsfeststellung durch schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.