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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Econometrics

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Management

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Management

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Econometrics - Cheatsheet
Econometrics - Cheatsheet Einfache lineare Regression Definition: Methode zur Analyse der Beziehung zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variable. Details: Ziel: Schätzung der Parameter einer linearen Funktion \( Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon \) \(Y\): Abhängige Variable, \(X\): Unabhängige Variable \(\beta_0\): Achsenabschnitt, \(\beta_1\): Steigungskoeffizient \(\epsilon\): Stör...

Econometrics - Cheatsheet

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Econometrics - Exam
Econometrics - Exam Aufgabe 1) Betrachte die einfache lineare Regression, die verwendet wird, um das Verhältnis zwischen der abhängigen Variable \( Y \) und der unabhängigen Variable \( X \) zu analysieren. Die Funktion wird durch die Gleichung \( Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon \) dargestellt, wobei \( \beta_0 \) der Achsenabschnitt und \( \beta_1 \) der Steigungskoeffizient ist. Die Schätzung...

Econometrics - Exam

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Was ist das Ziel der einfachen linearen Regression?

Was stellt bei der einfachen linearen Regression \(\beta_1\) dar?

Welche Methode wird zur Schätzung der Regression verwendet?

Was ist die Definition der mehrfachen linearen Regression?

Wie lautet das Modell der mehrfachen linearen Regression?

Welche Voraussetzungen gelten für die multiple lineare Regression?

Was ist ein ARIMA-Modell?

Welche Schritte sind erforderlich, um ein ARIMA-Modell zu verwenden?

Was bedeutet der Parameter \(d\) in einem ARIMA-Modell?

Was bedeutet Stationarität in Zeitreihenanalysen?

Welche Tests werden zur Überprüfung der Stationarität verwendet?

Wie können nicht-stationäre Daten umgewandelt werden?

Was berücksichtigt das Feste Effekte Modell (FE) in der Betrachtung von Einheiten?

Welche Formel beschreibt das Zufällige Effekte Modell (RE)?

Wozu dient der Hausman-Test in der Analyse von FE- und RE-Modellen?

Wann tritt Endogenität auf?

Was ist ein IV-Schätzer?

Welche Methode wird als Alternative bei starken Fixed Effects verwendet?

Was ist das Logit-Modell in diskreten Wahlmodellen?

Wie lautet die Wahrscheinlichkeitsformel für das Logit-Modell?

Welche Methode wird häufig zur Parameterschätzung in diskreten Wahlmodellen verwendet?

Was analysieren VAR-Modelle in der Ökonometrie?

Welche Annahmen treffen VAR-Modelle?

Wofür werden VAR-Modelle angewendet?

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

01
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Regressionsanalyse

In diesem Modul lernst Du die Grundlagen der Regressionsanalyse, um ökonomische Beziehungen zu modellieren und zu interpretieren.

  • Einführung in die einfache lineare Regression
  • Mehrfache lineare Regression
  • Diagnose und Tests von Regressionsmodellen
  • Nichtlineare Regressionsmodelle
  • Anwendungen und Interpretation der Ergebnisse
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02
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Zeitreihenanalyse

Hier erhältst Du einen Einblick in die Analyse von Daten, die über die Zeit hinweg erhoben wurden, und ihre praktischen Anwendungen in der Ökonometrie.

  • Grundlagen der Zeitreihenmodelle
  • Stationarität und nicht-stationäre Daten
  • ARIMA-Modelle (AutoRegressive Integrated Moving Average)
  • Saisonale Anpassungen
  • Prognose von Zeitreihen
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03
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Paneldatenmodelle

Dieses Modul fokussiert sich auf die Analyse von Daten, die sowohl zeitliche als auch Querschnittsaspekte kombinieren.

  • Einführung in Paneldatenstruktur
  • Feste und zufällige Effekte Modelle
  • Vorteile und Herausforderungen von Paneldaten
  • Endogenität und Instrumentalvariablen in Paneldaten
  • Praktische Anwendungen und Fallstudien
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Mikroökonometrie

Mikroökonometrie behandelt die Anwendung ökonometrischer Methoden auf mikroökonomische Daten, wie Haushaltsumfragen und Unternehmensdaten.

  • Diskrete Wahlmodelle
  • Geburts-, Sterbe- und Migrationsmodelle
  • Schätzmethoden für Mikroökonometrie
  • Behandlungsliteratur und kausale Inferenz
  • Praktische Anwendungen in Mikroökonomie
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Makroökonometrie

In diesem Modul werden makroökonomische Daten analysiert, um gesamtwirtschaftliche Phänomene und Trends zu verstehen.

  • VAR-Modelle (Vector AutoRegression)
  • Analyse von Konjunkturzyklen
  • Schätzung und Evaluation von makroökonomischen Modellen
  • Anwendung von strukturellen Modellen
  • Geldpolitische und fiskalpolitische Analysen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Econometrics an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Econometrics im Studiengang Management an der Universität Erlangen-Nürnberg behandelt die Anwendung statistischer Methoden auf ökonomische Daten zur Lösung wirtschaftswissenschaftlicher Fragestellungen. Dabei ist die Vorlesung in mehrere Module unterteilt, einschließlich linearer Regression, Zeitreihenanalyse und Paneldatenanalyse. Jede Sitzung kombiniert theoretische Inhalte mit praktischen Anwendungen, sodass Du das erworbene Wissen unmittelbar anwenden kannst.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung ist in mehrere Module unterteilt, darunter lineare Regression, Zeitreihenanalyse und Paneldatenanalyse. Jede Sitzung enthält theoretische Inhalte sowie praktische Anwendungen.

Studienleistungen: Die Leistungsnachweise erfolgen in der Regel in Form einer schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters. Zusätzliche Hausarbeiten oder Projekte können auch zur Bewertung herangezogen werden.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse, Paneldatenmodelle, Mikroökonometrie

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.

Nutzung von StudySmarter:

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