Zusammenfassungen und Eklärungen zur Ökonometrie. Inhalt: Determinanten, Transponierung von Matrizen, Spur und Rang einer Matrix, Adjungierte Matrizen und Invertierung von Matrizen, Absolutglieder, Vom Gleichungssystem zur Matrixschreibweise, Lineare Regression, Dummyvariable, Regressionskoeffizient, Verzögerte endogene Variable, Scheinregression, Klassisches Lineares Regressionsmodell (KLR), OLS-Schätzung (Ordinary Least Squares), GLS-Schätzung (Generalised Least Squares), Autokorrelation, Durbin-Watson-Test, Wallis-Test, Genauigkeitsmaße für Prognosen, Bestimmtheitsmaß, Korrelationskoeffizienten, Zusammensetzung der Streuung, Multikollinearität, Kennzahlen für den Grad der Multikollinearität, Homo- und Heteroskedastie, Strukturbruch, Unrestringierte und restringierte Modelle, Schätzgleichungen und Definitionsgleichungen, f-Test, T-Test, Prozess der Hypothesenprüfung mit F-Test (bei linearer Mehrfachregression),
Inhaltsverzeichnis
- Zusammenfassung
- Ökonometrische Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung
- Matrizen
- Determinante
- Transponierung von Matrizen
- Spur einer Matrix
- Rang einer Matrix
- Adjungierte Matrix
- Invertierung von Matrizen
- Absolutglied
- Vom Gleichungssystem zur Matrixschreibweise
- Lineare Regression
- multiple Regression
- Lineare Regression durch den Ursprung
- Dummyvariable
- Regressionskoeffizient
- Verzögerte endogene Variable
- Scheinregression
- Klassisches Lineares Regressionsmodell (KLR)
- OLS-Schätzung (Ordinary Least Squares)
- GLS-Schätzung (Generalised Least Squares)
- Autokorrelation
- Autokorrelation erster Ordnung AR [1]
- Autokorrelation höherer Ordnung
- Durbin-Watson-Test
- Wallis-Test
- Genauigkeitsmaße für Prognosen
- Bestimmtheitsmaß
- multiples Bestimmtheitsmaß
- angepasstes (korrigiertes) Bestimmtheitsmaß
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Zusammenfassung befasst sich mit ökonometrischen Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung. Sie bietet eine Einführung in die wichtigsten Konzepte und Techniken, die in der empirischen Wirtschaftsforschung verwendet werden, um ökonomische Zusammenhänge zu analysieren und zu modellieren.
- Matrizenalgebra und ihre Anwendung in der Ökonometrie
- Lineare Regression und ihre verschiedenen Formen
- Schätzung von Regressionsmodellen und die Annahmen des klassischen linearen Regressionsmodells (KLR)
- Probleme der Autokorrelation und Heteroskedastie in Regressionsmodellen
- Genauigkeitsmaße für Prognosen und das Bestimmtheitsmaß
Zusammenfassung der Kapitel
Die Zusammenfassung beginnt mit einer Einführung in die Matrizenalgebra, die in der Ökonometrie eine wichtige Rolle spielt. Es werden grundlegende Konzepte wie Determinante, Transponierung, Spur und Rang einer Matrix erläutert. Anschließend wird die Anwendung von Matrizen in der linearen Regression vorgestellt. Das klassische lineare Regressionsmodell (KLR) wird detailliert beschrieben, einschließlich der Annahmen, die für die Anwendung der OLS-Schätzung erforderlich sind. Die Zusammenfassung behandelt auch die Probleme der Autokorrelation und Heteroskedastie, die bei der Schätzung von Regressionsmodellen auftreten können. Schließlich werden Genauigkeitsmaße für Prognosen und das Bestimmtheitsmaß als wichtige Kennzahlen für die Güte von Regressionsmodellen vorgestellt.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen die Ökonometrie, empirische Wirtschaftsforschung, Matrizenalgebra, lineare Regression, OLS-Schätzung, GLS-Schätzung, Autokorrelation, Heteroskedastie, Genauigkeitsmaße für Prognosen und das Bestimmtheitsmaß.
- Quote paper
- Matthias Phul (Author), 2013, Ökonometrische Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/277820
