Introduction to Econometrics
1. Auflage November 2007
384 Seiten, Softcover
Wiley & Sons Ltd
Indem sie Modelle für die Voraussage wirtschaftlicher Entwicklungen bereitstellt, bildet die Ökonometrie heute einen Kernbereich der Wirtschaftswissenschaften - und hat sich damit zu einem zentralen Bestandteil wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge entwickelt. Die hier vorgelegte Einführung eröffnet Einsteigern ebenso wie fortgeschrittenen Studierenden einen Zugang, der - im Unterschied zur Lehrbuchkonkurrenz - von vornherein auf einen starken Praxisbezug setzt. Der Verfasser, ausgewiesener Ökonometrieexperte, behandelt ein breites Spektrum ökonometrischer Modelle, u. a. das einfache und das multiple Regressionsmodell. Im Mittelpunkt seiner Darstellung steht dabei nicht Theoretisches, sondern die Anwendung der Modelle auf empirische Daten. Zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben unter Verwendung der Standardsoftware Strata ermöglichen die Einübung in Methoden und Modelle und schaffen so die Basis für ein selbstständiges empirisches Arbeiten.
1.1 The Importance of Econometrics
1.2 Types of Economic Data
1.3 Working with Data: Graphical Methods
1.4 Working with Data: Descriptive Statistics and Correlation
1.5 Chapter Summary
1.6 Exercises
Chapter 2 A Non-technical Introduction to Regression
2.1 Introduction
2.2 The Simple Regression Model
2.3 The Multiple Regression Model
2.4 Chapter Summary
2.5 Exercises
Chapter 3 The Econometrics of the Simple Regression Model
3.1 Introduction
3.2 A Review of Basic Concepts in Probability in the Context of the Regression Model
3.3 The Classical Assumptions for the Regression Model
3.4 Properties of the Ordinary Least Squares Estimator of ²
3.5 Deriving a Confidence Interval for ²
3.6 Hypothesis Tests about ²
3.7 Modifications to Statistical Procedures when µ² is Unknown
3.8 Chapter Summary
3.9 Exercises
Appendices
Chapter 4 The Econometrics of the Multiple Regression Model
4.1 Introduction
4.2 Basic Results for the Multiple Regression Model
4.3 Issues Relating to the Choice of Explanatory Variables
4.4 Hypothesis Testing in the Multiple Regression Model
4.5 Choice of Functional Form in the Multiple Regression Model
4.6 Chapter Summary
4.7 Exercises
Appendix
Chapter 5 The Multiple Regression Model: Freeing up Classical Assumptions
5.1 Introduction
5.2 Basic Theoretical Results
5.3 Heteroskedasticity
5.4 The Regression Model with Autocorrelated Errors
5.5 The Instrumental Variables Estimator
5.6 Chapter Summary
5.7 Exercises
Appendix
Chapter 6 Univariate Time Series Analysis
6.1 Introduction
6.2 Time Series Notation
6.3 Trends in Time Series Variables
6.4 The Autocorrelation Function
6.5 The Autoregressive Model
6.6 Defining Stationarity
6.7 Modelling Volatility
6.8 Chapter Summary
6.9 Exercises
Appendix
Chapter 7 Regression with Time Series Variables
7.1 Introduction
7.2 Time Series Regression when X and Y are Stationary
7.3 Time Series Regression When Y and X have Unit Roots
7.4 Time Series Regression when Y and X have Unit Roots but are NOT Cointegrated
7.5 Granger Causality
7.6 Vector Autoregressions
7.7 Chapter Summary
7.8 Exercises
Appendix
Chapter 8 Models for Panel Data
8.1 Introduction
8.2 The Pooled Model
8.3 Individual Effects Models
8.4 Chapter Summary
8.5 Exercises
Chapter 9 Qualitative Choice and Limited Dependent Variable Models
9.1 Introduction
9.2 Qualitative Choice Models
9.3 Limited Dependent Variable Models
9.4 Chapter Summary
9.5 Exercises
Chapter 10 Bayesian Econometrics
10.1 An Overview of Bayesian Econometrics
10.2 The Normal Linear Regression Model with Natural Conjugate Prior and a Single Explanatory Variable
10.3 Chapter Summary
10.4 Exercises
Appendix
