Fachhochschule Brandenburg Fachbereich Wirtschaft

Fachhochschule Brandenburg
Prof. Dr. Michael Stobernack
Fachbereich Wirtschaft
28.8.2015
Quantitative Tools – Applied Econometrics
im WS 2015/2016
Termin:
Montag, 8:30 – 12 Uhr, Raum 210 und 112
Inhalt:
Die Ökonometrie verbindet die Wirtschaftswissenschaften mit der
Mathematik, um das Verhalten von Individuen, Haushalten sowie
Unternehmen zu analysieren und zu verallgemeinern, so dass ökonomische
Theorien sowie Vermutungen über bestimmte Zusammenhänge an der
Realität auf ihre Gültigkeit überprüft werden können. Insbesondere
Unternehmen verfügen in einem stetig größer werdenden Umfang über
elektronisch gespeicherte firmenspezifische und firmenexterne Daten.
Durch eine professionelle Aufbereitung dieser Daten können strategische
Informationen zur Verbesserung der eigenen Wettbewerbsfähigkeit
gewonnen werden. In der Praxis wird dieses Potential allerdings nur zu
einem kleinen Teil ausgeschöpft, da vielfältige Trends, Muster und
Zusammenhänge in den Daten existieren, die nicht offensichtlich sind und
daher mit herkömmlichen Methoden auch nicht entdeckt werden. Mit der
Ökonometrie steht nun ein methodisches Instrumentarium bereit, um genau
diese Lücke zu schließen. Bislang unbekannte Zusammenhänge werden
entdeckt und zur Verbesserung der unternehmerischen Position verwendet.
Lernziel:
Verständnis für den strategischen Wert von Daten und Ökonometrie zur
Lösung ökonomischer Probleme.
Vermittlung von Werkzeugen, um mit Daten adäquat umzugehen bzw. auf
Daten sinnvoll zu reagieren.
Verbesserung von Entscheidungsgrundlagen.
Die Veranstaltung vermittelt ein Grundwissen über die logistische
Regression sowie über die Cox-Regression, so dass die Studierenden in die
Lage versetzt werden, Theorien bzw. Hypothesen, die einen nicht-linearen
Zusammenhang zwischen verschiedenen Variablen postulieren, empirisch
auf ihre Gültigkeit zu testen. Im Vordergrund der Bearbeitung stehen dabei
das Aufzeigen eines adäquaten Einsatzes der entsprechenden
ökonometrischen Methoden sowie einer geeigneten Interpretation der daraus
resultierenden Ergebnisse.
Das Lernziel kann selbstverständlich nur erreicht werden, wenn Sie die
angegebene Literatur lesen, und wenn Sie sich auch (!) außerhalb der
Veranstaltungszeiten eigenständig mit der Software SPSS bzw. Stata
beschäftigen.
Um die Software auch abends oder am Wochenende zu nutzen, können Sie
sich nach Einzahlung eines Pfandes von 20 Euro (siehe Moodle-Seite)
einen Schlüssel für den PC-Saal im Raum 245 abholen.
Zum besseren Verständnis der Materie werden in der Veranstaltung diverse
Aufgabenblätter zur eigenständigen Bearbeitung durch die Studierenden
ausgeteilt. Damit Sie auch eine Kontrolle Ihres Wissensfortschrittes
erhalten, sende ich Ihnen nach den entsprechenden Veranstaltungsterminen
per email ausführliche Musterlösungen zu den Aufgabenblättern.
Gliederung
1. Einleitung
2. Einführung in Stata
3. Binomiales Logit-Modell
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
Signifikanztest der Koeffizienten
Bestimmtheitsmaße
LR-Test
Multikollinearität
Ausreißer in den Daten
4. Multinomiales Logit-Modell
4.1 Signifikanztest der Koeffizienten
4.2 Bestimmtheitsmaße
4.3 LR-Test
5. Ratenmodelle
5.1 Sterbetafel
5.2 Kaplan-Meier-Schätzer
5.3 Cox-Regression
6. Panelmodelle
6.1 Pooled Regression
6.2 Fixed-effect model
6.3 Random-effect model
Prüfungsmodalität:
Der Leistungsnachweis dieses Modules erfolgt in Form eines Projektes, das
die Studierenden allein oder zu zweit zum Ende der Vorlesungszeit und in
der vorlesungsfreien Zeit bearbeiten. Es soll eine ökonomische
Fragestellung (Ursache-Wirkungs-Zusammenhang) anhand von Daten
empirisch untersucht werden. Genaueres wird zu Beginn der Veranstaltung
besprochen.
Literaturempfehlung:
zu Kapitel 2:
1. Baum, C.; An Introduction to Modern Econometrics Using Stata, 2006,
Stata Press, College Station
2. Baum
C.;
Introduction
to
Stata,
2011;
http://fmwww.bc.edu/GStat/docs/StataIntro.pdf
3. Lembcke,
A.C.;
Introduction
to
Stata,
2010;
http://personal.lse.ac.uk/lembcke/ecStata/2010/MResStataNotesOct201
0PartA.pdf
4. Pfaff, T.; A Brief Introduction to Stata, 2009: http://www.wiwi.unimuenster.de/ioeb/Downloads/Forschen/Pfaff/Introduction_to_Stata_wit
h_50+_Basic_Commands.pdf
5. Rodríguez, Germán; Stata Tutorial, http://data.princeton.edu/stata/
zu Kapitel 3 und 4:
6. Baltes-Götz, Bernhard; Logistische Regressionsanalyse mit SPSS,
Universitäts-Rechenzentrum Trier, 2008
http://www.uni-trier.de/fileadmin/urt/doku/logist/logist.pdf
7. Diaz-Bone, Rainer/Künemund, Harald; Einführung in die binäre
logistische Regression , Mitteilungen aus dem Schwerpunktbereich
Methodenlehre, Heft Nr. 56, 2003, Freie Universität Berlin,
http://www.rainer-diaz-bone.de/logreg.pdf
8. Fahrmeir, L./Kneib, T./Lang, S.; Regression. Modelle, Methoden und
Anwendungen, 2. Auflage 2009, Springer Verlag, Berlin
9. Gönsch, J./Klein, R./Steinhardt, C.; Discrete Choice Modelling (Teil I),
Grundlagen, in: WiSt, Heft 7, 2008, S. 356-362
10. Gönsch, J./Klein, R./Steinhardt, C.; Discrete Choice Modelling (Teil II),
Anwendungsbezogene Aspekt, in: WiSt, Heft 8, 2008, S. 412-418
11. Hilbe, J.M.; Logistic Regression Models, 2009, CRC Press, Boca Raton
12. Hosmer, D.W./Lemeshow, S.; Applied Logistic Regression, 2. Auflage
2000, Wiley Verlag, New York
13. Krafft, Manfred; Der Ansatz der Logistischen Regression und seine
Interpretation, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Heft 5/6, 1997, S.
625 – 642
14. Long, J. Scott/Freese, Jeremy; Regression models for categorical
dependent variables using stata, Stata Press, 2. Auflage 2006, College
Station, Tex.
15. Tutz, Gerhard; Die Analyse kategorialer Daten, 2000, Oldenbourg
Verlag, München
zu Kapitel 5:
16. Blossfeld, H.-P./Golsch, K./Rower, G.; Event History Analysis with
Stata, 2007, Lawrence Erlbaum Associates, New York
17. Box-Steffensmeier, J./Jones, B.; Event History Modeling, 2004,
Cambridge University Press, Cambridge
18. Cleves, M.A./Gould, W.W./Gutierrez, R.G./Marchenko, Y.; An
Introduction to Survival Analysis using Stata, 2. Auflage 2008, Stata
Press, College Station
19. Herrmann, H.; Überlebenszeitanalysen und Logistische Regression,
1998,
http://www.mhhannover.de/fileadmin/institute/biometrie/Scripte/ausgew/survival.pdf
20. Hosmer, D.W./Lemeshow, S./May, S.; Applied Survival Analysis,
Regression Modelling of Time-to-Event Data, 2. Aufl. 2008, Wiley
Verlag, New York
21. Jenkins, Stephen; Survival Analysis, 2005
http://www.iser.essex.ac.uk/files/teaching/stephenj/ec968/pdfs/ec968lno
tesv6.pdf
22. Kleinbaum, D. G./Klein, M.; Survival analysis: a self-learning text.
2005, Springer Verlag München
23. Reimer, K./Barrot, C.; Hazard-Raten-Modelle, in: Sönke, A. et al.
(Hg.), Methodik der empirischen Forschung, 2009, Gabler Verlag,
Wiesbaden, S. 331 - 348
zu Kapitel 6:
24. Baltagi, B.H.; Econometric Analysis of Panel Data, 4. Auflage 2008,
Wiley, Chichester
25. Eckey, H.-F./Kosfeld, R./Dreger, C.; Ökonometrie, 4. Auflage 2011,
Gabler Verlag, Wiesbaden
26. Fendel, Ralf; Paneldatenanalyse, Teil 1: Theoretische Grundlagen, in:
WiSt Heft 12, 2004, S. 736-740
27. Fendel, Ralf; Paneldatenanalyse, Teil 2: Ein Anwendungsbeispiel, in:
WiSt Heft 1, 2005, S. 41-44
28. Gujarati, D.N.; Basic Econometrics, 5. Auflage 2009, McGraw-Hill
Verlag, New York
29. Schröder, A.; Prinzipien der Panelanalyse, in: Sönke, A. et al. (Hg.),
Methodik der empirischen Forschung, 2009, Gabler Verlag, Wiesbaden,
S. 315 - 330
30. Stock; J.H./Watson, M.W.; Introduction to Econometrics, 3. Auflage
2011, Pearson International Edition, Boston
31. Wooldridge, J.M.; Econometric Analysis of Cross Section and Panel
Data, 2. Auflage 2010, The MIT Press, Cambridge
32. Royston, P./Lambert, P.; Flexible Parametric Survival Analysis Using
Stata: Beyond the Cox Model, 2011, Stata Press, College Station, Tex.
Sprechstunde:
Bei jedem Studierenden tauchen viele Fragen zum Studium auf. Einen Teil
davon können Sie selbst beantworten, und einen anderen Teil klären Sie mit
Hilfe Ihrer Kollegen. Für den Rest der Fragen müssen Sie jedoch auf
anderweitigen Rat zurückgreifen. Dafür biete ich Ihnen meine
Unterstützung an. Und zwar
Montag, 15:45 – 16:30 Uhr, Raum 227
Warten Sie nicht bis zum Ende des Semesters, sondern kommen Sie
rechtzeitig. Die Vergangenheit hat gezeigt, dass Studierende mit vielen
Fragen einen besseren Lernerfolg aufweisen als Studierende ohne Fragen.
Darüberhinaus bin ich an Ihrem Feedback zu meinem Modul interessiert,
damit Inhalt und Darbietung (auch dieser Informationsseiten) verbessert
werden können. Wer mag, kann Fragen/Anmerkungen gerne auch per email
schicken an:
[email protected] (Ich antworte dann per email.).