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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science International Economic Studies

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science International Economic Studies

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Introduction to Econometrics - Cheatsheet
Introduction to Econometrics - Cheatsheet Definition und Bedeutung der Ökonometrie Definition: Ökonometrie ist die Anwendung statistischer Methoden zur Analyse ökonomischer Daten. Details: Verwendet zur Quantifizierung ökonomischer Theorien und Modelle Hilft bei der Bewertung kausaler Beziehungen Ziel: Vorhersage und Politikberatung Wichtige Werkzeuge: Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und Pan...

Introduction to Econometrics - Cheatsheet

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Introduction to Econometrics - Exam
Introduction to Econometrics - Exam Aufgabe 1) Gegeben sei das lineare Regressionsmodell: \[y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n + \epsilon\] Dieses Modell wird verwendet, um den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variable \(y\) und mehreren unabhängigen Variablen \(x_1, x_2, \, \ldots\, x_n\) zu quantifizieren. Die Störgröße \(\epsilon\) repräsentiert unbeobachtete F...

Introduction to Econometrics - Exam

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Was ist der Zweck der Ökonometrie?

Welche Kenntnisse sind für die Ökonometrie erforderlich?

Welche zentrale Gleichung wird in der Ökonometrie häufig verwendet?

Was ist das Ziel des einfachen linearen Regressionsmodells?

Welche Formel beschreibt das einfache lineare Regressionsmodell?

Wie schätzt man die Parameter \( \beta_0 \) und \( \beta_1 \) in der einfachen linearen Regression?

Was ist die Methode zur Bestimmung der Koeffizienten in einem Regressionsmodell, um die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu quantifizieren?

Welche Annahmen liegen der Methode der kleinsten Quadrate zugrunde?

Welche Formel wird zur Schätzung der Regressionsparameter bei der linearen Regression verwendet?

Was zeigt das Vorzeichen (positiv/negativ) der Regressionskoeffizienten in einem Regressionsmodell?

Wie wird der Achsenabschnitt \(\beta_0\) in der Regressionsgleichung interpretiert?

Was beschreibt die Änderung der abhängigen Variable \(y\), wenn eine unabhängige Variable \(x_i\) um eine Einheit geändert wird, ceteris paribus?

Was ist eine Teststatistik?

Welches ist die Formel für den t-Test?

Was beschreibt der p-Wert?

Welche Eigenschaften sind bei stationären Prozessen konstant?

Wie wird ein typischer nicht-stationärer Prozess mathematisch dargestellt?

Warum ist Differenzierung oft notwendig, um Stationarität zu erreichen?

Was versteht man unter Paneldatenanalyse?

Was sind die Hauptmodelle der Paneldatenanalyse?

Welches Testverfahren wird häufig verwendet, um zwischen FE- und RE-Modellen zu entscheiden?

Was sind Instrumentenvariablen (IV) in der Ökonometrie?

Welche Schritte umfasst das Zwei-Schritte-Schätzverfahren?

Was sind die Bedingungen für eine gültige Instrumentenvariable?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Introduction to Econometrics an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen der Ökonometrie

Einführung in die wesentlichen Konzepte und Methoden der Ökonometrie, die für die Analyse wirtschaftlicher Daten grundlegend sind.

  • Definition und Bedeutung der Ökonometrie
  • Unterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik
  • Datenquellen und Datenerhebung
  • Modelle in der Ökonometrie
  • Einführung in statistische Software für ökonometrische Analysen
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02
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Lineare Regressionsmodelle

Verständnis und Anwendung linearer Regressionsmodelle zur Erklärung von Beziehungen zwischen Variablen in ökonomischen Daten.

  • Einführung in das einfache lineare Regressionsmodell
  • Schätzung der Regressionsparameter
  • Interpretation der Regressionskoeffizienten
  • Gütemaße der Anpassung: R-Quadrat und F-Test
  • Problem der Multikollinearität und Lösungsansätze
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Hypothesentests

Erlernen von Hypothesentestverfahren, um ökonometrische Modelle zu validieren und statistische Aussagen zu treffen.

  • Grundlegende Konzepte von Hypothesentests
  • Typen von Hypothesen: Null- und Alternativhypothese
  • Teststatistiken und deren Verteilungen
  • Signifikanzniveau und p-Wert
  • Anwendung von t-Tests und F-Tests in der Ökonometrie
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Zeitreihenanalyse

Analyse und Modellierung von ökonomischen Zeitreihendaten zur Vorhersage und Untersuchung von dynamischen Veränderungen.

  • Eigenschaften von Zeitreihen
  • Stichprobenautokorrelation und Autokorrelationsfunktion (ACF)
  • Stationarität und nicht-stationäre Prozesse
  • ARIMA-Modelle (AutoRegressive Integrated Moving Average)
  • Prognosemethoden und Bewertung der Modellgüte
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05
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Erweiterte ökonometrische Techniken

Vertiefung zu fortgeschrittenen Methoden und Modellen der Ökonometrie und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft.

  • Nicht-lineare Regressionsmodelle
  • Paneldatenanalyse
  • Fehlerspezifikationen und deren Korrektur
  • Simultane Gleichungssysteme
  • Instrumentenvariablen und Schätzmethoden
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Introduction to Econometrics an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Im Rahmen des Studiengangs International Economic Studies bietet die Universität Erlangen-Nürnberg die Vorlesung Introduction to Econometrics an. Diese Vorlesung vermittelt Dir grundlegende Kenntnisse und Methoden der Ökonometrie, die in der modernen Wirtschaftswissenschaft und Forschung von großer Bedeutung sind. Sie kombiniert theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungen und bereitet Dich umfassend auf die Analyse ökonomischer Daten vor.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung umfasst 2 Stunden pro Woche, ergänzt durch ein 1-stündiges Tutorium.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters wirst Du Dein Wissen in einer schriftlichen Prüfung unter Beweis stellen.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Ökonometrie, Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Zeitreihenanalyse

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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