Teil II
Ein klassisches lineares Regressionsmodell erstellen
In diesem Teil . . .
Lesen Sie, wie Ökonometrie Ihnen bei der Untersuchung von wirtschaftlichen Zusammenhängen helfen kann, indem Wirtschaftstheorien mit ökonometrischen Modellen verknüpft werden.
Verstehen Sie die grundlegenden Ideen hinter der meistverwendeten Methode zum quantifizieren ökonomischer Zusammenhänge: der KQ- oder kleinste Quadrate Methode, die auch unter dem Namen Regressionsanalyse bekannt ist.
Schätzen Sie einfache Modelle manuell und am Computer. Interpretieren Sie die Ergebnisse mithilfe von statistischer Software.
Lernen Sie die Annahmen des klassischen linearen Regressionsmodells in der Standardsituation der Ökonometrie kennen und verstehen Sie deren Rolle beim Gaus-Markow-Theorem.
Verstehen Sie genau, wie die Normalverteilung in der Ökonometrie verwendet wird und auf welche Weise die Normalverteilungsannahme wichtig ist für Signifikanztests und die Bestimmung des Vorhersagefehlers.
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Die Ziele der Regressionsanalyse verstehen
In diesem Kapitel
Den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität verstehen
Ökonometrische Modelle erstellen und Argumente für Kausalität liefern
Mit verschiedenen Arten ökonomischer Daten arbeiten
Ökonometrische Methoden helfen Ihnen, Schätzungen über ökonomische Zusammenhänge abzugeben. Zum Beispiel können Sie Ihr Wissen in ökonomischer Theorie benutzen, um vorherzusagen, dass ein höheres verfügbares Einkommen zu gesteigertem Konsum von »Normalen Gütern« führt. Sie brauchen jedoch die Ökonometrie, um zu ermitteln, wie stark der Konsum bei einem bestimmten Einkommensanstieg zunimmt. Anders ausgedrückt: Mit dem Wissen, das Sie sich in Ihren Einführungs- und Fortgeschrittenenkursen über Ökonomie angeeignet haben, können Sie Hypothesen über die Richtung (positives oder negatives Vorzeichen) verschiedener Beziehungen aufstellen, aber die Ökonometrie hilft Ihnen beim Einschätzen der Größenordnung.
Dieses Kapitel hat zwei Ziele. Zum einen, Ihnen einen Überblick über die gängigste Methode zur Quantifizierung ökonomischer Beziehungen – die sogenannte Regressionsanalyse – zu verschaffen und zum anderen zu erklären, wie Sie die dafür verwendeten Daten idealerweise organisieren.
Um die Ökonometrie effizient zu nutzen, brauchen Sie Hintergrundwissen sowohl in ökonomischer Theorie als auch in Statistik. Falls Sie eine Auffrischung dieser Kenntnisse benötigen, sollten Sie neben
Kapiteln 2 und 3 dieses Buches das Lehrbuch
Wirtschaft für Dummies von Sean Masaki Flynn (Wiley Verlag) zurate ziehen.
Ein Plädoyer für die Kausalität
Ökonometrie wird in der Regel für eines der folgenden Ziele eingesetzt:
Prognostizieren
zukünftiger Ereignisse
Erklären, wie einer oder mehrere Faktoren ein Ergebnis beeinflussen
Obwohl manche ökonometrische Probleme beide Ziele zugleich verfolgen, verwenden Sie ökonometrische Methoden in den meisten Fällen für den einen oder den anderen Zweck.
Welches Ziel auch immer Sie verfolgen, alle ökonometrischen Studien haben für gewöhnlich eines gemeinsam: Die Spezifikation eines Modells. Modellspezifikation besteht aus dem Festlegen einer für Sie interessanten Zielgröße oder auch abhängigen Variable – in der Regel als Y bezeichnet – sowie einer oder mehrerer unabhängiger oder erklärender Variablen – in der Regel bezeichnet als X oder Xi. Darüber hinaus geht es bei der Modellspezifikation um eine geeignete funktionale Form für den Zusammenhang zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen. Dieses Thema wird in Kapitel 8 näher beleuchtet.
Unabhängige Variablen sind Größen, die Veränderungen bei einer abhängigen Variable verursachen und nicht umgekehrt. Weil die meisten Situationen in der Ökonomie (und in einigen Bereichen wie Marketing und Rechnungswesen) Ursache-und-Wirkung-Szenarien beinhalten, wird in der Praxis der Ökonometrie sorgfältig darauf geachtet, welche Variablen als abhängig beziehungswei...