LV Wintersemester 2006/07

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.

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)

Leistungsfeststellung durch schriftliche Teilprüfung während des Semesters (midterm, 40%) und schriftlichen Abschlusstest (60%) am Ende des Semesters.

Weitere Unterlagen zu dieser LV

Skriptum zur LV ist hier abladbar. Kommentare zu eventuellen Mängeln, Fehlern oder Schwierigkeiten beim Downloaden mir bitte zu übermitteln.
Ein Datensatz über Konsum und verfügbares Einkommen über den Zeitraum 1976-2005 kann hier abgeladen werden.
Im Jahr 2004 wurde dieser Test als Midterm-Test verwendet.
Im Jahr 2005 diente dieser Test als Endklausur, wobei zusätzlich dieser Ausdruck von Regressionsresultaten verwendet wurde. Er möge eine ungefähre Vorstellung von Endklausuren in dieser LV geben.
Ein im Laufe der LV ausgeteiltre Handout zur Modellwahl in Regressionsmodellen ist hier abladbar.

Beschreibung des Kurses: Die Lehrveranstaltung soll einen Überblick über jene Techniken der Zeitreihenanalyse bieten, die in der empirischen Makroökonomie und Finanzwirtschaft häufig verwendet werden. Als Schwerpunkte sind dabei anzusehen:

Die Methoden werden auch an Hand von empirischen, mittels Computer-Software behandelten Beispielen erklärt. Bei Zeitmangel entfällt der dritte Punkt.

Durch die LV-Form UK bedingt, ist die Leistungsfeststellung aus mehreren Teilnoten zusammen gesetzt. Es hat sich der Modus bewährt, 50% durch eine Midterm-Prüfung, und 50% wahlweise durch eine Endprüfung (alle Prüfungen schriftlich) oder durch ein kleines Arbeitsprojekt abzudecken. Details sind in der Vorbesprechung fest zu legen. An Vorkenntnissen sind grundlegende Kenntnisse der Ökonometrie sicher hilfreich.

Ein bei ÖkonomInnen beliebtes Textbuch zur Zeitreihenanalyse ist Hamilton: Time Series Analysis. Eine klarere einführende Präsentation bietet zum Beispiel Brockwell and Davis: Introduction to Time Series and Forecasting (Springer).

Weitere Kursmaterialien

Das Textbuch von Brockwell&Davis enthält einige Beispiele für Zeitreihen. Diese sind hier abladbar (undated ASCII files):
WINE.TSM --- Australian red wine sales January 1980 - October 1991
DEATHS.TSM --- Accidental deaths in the U.S.A. monthly data 1973 - 1978
SIGNAL.TSM --- Simulated data for a signal detection problem
USPOP.TSM --- Population of the U.S.A. ten-year intervals 1790 - 1990
STRIKES.TSM --- Number of strikes per year in the U.S.A. 1951 - 1980
LAKE.TSM --- Level of the Lake Huron 1875 - 1972
SUNSPOTS.TSM --- Sunspots annual data 1770 - 1869
Der erste Teil des Skriptums zur LV ist hier abladbar. Kommentare zu eventuellen Mängeln, Fehlern oder Schwierigkeiten beim Downloaden mir bitte zu übermitteln.
Ein Handout zur ARMA-Modellwahl an Hand der Sonnenflecken-Daten ist hier abladbar.
Der zweite Teil des Skriptums mit Betonung der Tests auf Stationarität und Einheitswurzeln ist hier abladbar. Kommentare zu eventuellen Mängeln, Fehlern oder Schwierigkeiten beim Downloaden mir bitte zu übermitteln.
Ein früherer Midterm-Test ist hier abladbar.
Ein früherer Endtest ist hier abladbar.

Beschreibung des Kurses: Ziel des Kurses ist ein Verständnis der modernen Prognosetechniken in der empirischen Wirtschaftswissenschaft. Hier sind folgende Themenkreise zu behandeln:

(1) Allgemeine Einführung (Sinn der Prognose, Typen von Prognose: technische Fortschreibung, Zeitreihenprognose, theorie- und modellgestützte Prognose)

(2) Technische modellfreie Extrapolation (exponential smoothing, ad-hoc-Prognose etc.)

(4) Multivariate Zeitreihentechniken (mehrere Variablen gemeinsam: Vektorautoregressionen, Kointegration)

Durch die LV-Form UK bedingt, ist die Leistungsfeststellung aus mehreren Teilnoten zusammen gesetzt. Ein Vorschlag wäre, 50% durch eine Midterm-Prüfung und 50% durch eine Endprüfung (alle Prüfungen schriftlich) abzudecken. Statt der Endklausur kann auch ein kleineres empirisches Projekt durchgeführt werden oder eine kurze Präsentation fortgeschrittener Literatur im Zusammenhang mit ökonometrischer Prognose erfolgen. Für die Präsentationen ist der Zeitraum ab der Midterm-Prüfung vorgesehen. Diese letztere Form der Leistungsfeststellung ist empfohlen. Details sind in der Vorbesprechung fest zu legen.

An Vorkenntnissen sind grundlegende Kenntnisse der Ökonometrie sicher hilfreich.

Michael P. Clements and David F. Hendry: Forecasting Economic Time Series. Cambridge University Press.
Michael P. Clements and David F. Hendry: Forecasting Non-Stationary Economic Time Series. Cambridge University Press.
Michael P. Clements: Evaluating Econometric Forecasts of Economic and Financial Variables. Palgrave-Macmillan.

Weitere Kursmaterialien

Skriptum ist hier abladbar, wird aber nicht zur Gänze eingesetzt. Kommentare zu eventuellen Mängeln, Fehlern oder Schwierigkeiten beim Downloaden mir bitte zu übermitteln.
Dieser Raster vermittelt einen Eindruck von den Präsentationen im zweiten Teil der LV.
Daten der österreichischen VGR stehen hier und hier den Studierenden zur Verfügung. Es sind Jahresdaten von 1976 bis 2005, die meisten Labels sind selbsterklärend, im Sinne von GDP (gross domestic product), CR (privater Konsum), CP (öffentlicher Konsum), CNP (Eigenkonsum der nicht gewinnorientierten Körperschaften), X (Exporte), XG (davon Güterexporte), M (Importe), MG (davon Güterimporte), IFE (Ausrüstungsinvestitionen), IFC (Bauinvestitionen). Die Zahlen sind in konstanten Preisen, die Teile addieren sich aber nicht zum GDP.
Einige der Zeitreihen sind auch als Quartalswerte erhältlich. Die Files vgr2006q1.txt und vgr2006q2.txt enthalten Zahlen ab 1988 bis 2005. Die Labels stimmen mit den Jahreswerten überein.
Ebenso abladbar sind hier die während der LV ausgeteilten Handouts. Handout 1 demonstriert unterschiedliche Ergebnisse bei Holt-Filterung in zwei verschiedenen Programmen. Handout 2 zeigt eine Umsetzung der Brockwell&Davis `small-trends'-Methode in STATA. Handout 3 zeigt einen STATA-Output über Prognose an Hand eines AR(1)-Modells.
Eine frühere Zwischenklausur ist hier abladbar.

Ziel dieses Kurses ist, die TeilnehmerInnen mit den in der heutigen empirischen Wirtschaftswissenschaft so populären vektorautoregressiven Modellen (VAR) vertraut zu machen. Dabei dient als Anhaltspunkt das gerade in einer Neubearbeitung erschienene führende Werk von Lütkepohl: New Introduction to Multiple Time Series Analysis (Springer). Folgende Aspekte sind abzudecken:

    (1) Stabile Vektorautoregressionen
          (a) Basics: Stationarität, MA-Darstellung, Autokorrelationsfunktion
          (b) Prognose
          (c) Granger-Kausalität, Impulse Response
    (2) Schätzung der Modelle
    (3) Modellwahl und Spezifikationstests incl. Informationskriterien
    (4) Kointegrierte VAR-Modelle

Diese Punkte entsprechen in etwa den Kapiteln 2-4 und 6 des Textbuches, wobei Kapitel 3 (Schätzung) nur im Überblick bearbeitet werden kann.

Durch die LV-Form UK bedingt, ist die Leistungsfeststellung aus mehreren Teilnoten zusammen gesetzt. Ein Vorschlag wäre, 50% durch eine Midterm-Prüfung und 50% durch eine Endprüfung (alle Prüfungen schriftlich) abzudecken. Statt der Endklausur kann auch ein kleineres empirisches Projekt durchgeführt werden oder eine kurze Präsentation fortgeschrittener Literatur im Zusammenhang mit oben erwähnten Topics erfolgen. Für die Präsentationen ist der Zeitraum ab der Midterm-Prüfung vorgesehen. Diese letztere Form der Leistungsfeststellung ist empfohlen. Die endgültige Form des Kurses wird in der Vorbesprechung fest gelegt.

An Vorkenntnissen sind grundlegende Kenntnisse der Ökonometrie und speziell der grundlegenden, univariaten Zeitreihenanalyse sicher hilfreich.

40127 UK Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung