AØKB08020U Økonometri B

Årgang 2013/2014
Engelsk titel

Økonometri B

Uddannelse
Bacheloruddannelsen i økonomi - obligatorisk
Kursusindhold
Kurset gennemgår den lineære regressionsmodel, herunder specifikation, estimation og test af modellen og dens forudsætninger. Faget beskæftiger sig hovedsageligt med analyser af tværsnitsdata fx af personer, husholdninger og virksomheder, hvor de enkelte "individer" kan antages at være uafhængige. Der introduceres også statistiske metoder til håndtering af, at individer ofte er heterogene ligesom metoder til at inddrage økonomisk teori i fastlæggelsen af årsags-virkningssammenhænge bliver introduceret. Der lægges i faget vægt på, at de studerende selv får mulighed for at arbejde praktisk med metoderne. En vigtig del af kurset er derfor øvelserne, hvori de studerende blandt selv skal lave empiriske analyser. Der vil i vid udstrækning i kurset blive benyttet faktiske data til at illustrere de forskellige modeller.
Målbeskrivelser

Målet er, at de studerende - efter at have gennemført faget Økonometri B - kan:

  • Udføre og redegøre for en beskrivende analyse af et datasæt med henblik på anvendelse i en regressionsanalyse.
  • Redegøre for antagelser for en lineær regressionsmodel på tværsnitsdata, herunder nødvendige og/eller tilstrækkelige antagelser til at sikre konsistens, middelrethed eller efficient estimation, og vurdere om de er opfyldt i et konkret tilfælde.
  • Kunne udlede simple estimatorer og deres egenskaber samt gennemføre beviser for middelrethed, konsistens og efficiens.
  • Udføre estimation ved hjælp af mindste kvadraters metode (OLS), vægtet mindste kvadraters metoder (WLS), generaliseret mindste kvadraters metode (FGLS) og instrumentvariabelestimation (IV).
  • Rapportere estimationsresultaterne og redegøre for deres fortolkning.
  • Udføre test for fejlspecificikation (heteroskedasticitet, funktionel form) og redegøre for deres fortolkning. 39
  • Udføre og redegøre for test af restriktioner på koefficienterne i en lineær regressionsmodel
    (t- og F-test, LM-test, Wald-test samt heteroskedasticitetskonsistente versioner heraf).
  • Redegøre for fortolkningen af koefficienter for forskellige variabler i en regressionsmodel
    (kontinuerte variabler, dummyvariabler, transformationer af variabler).? Anvende givne parameterestimater i en konkret beregning på et økonomisk problem og redegøre for resultaterne.
  • Redegøre for exogenitet af en variabel og for årsager til, at exogenitet ikke er opfyldt i et konkret tilfælde.
  • Redegøre for og udføre estimation ved brug af gentagne tværsnitsdata og paneldata or to perioder og for politikanalyse på sådanne data.
  • Udføre og redegøre for brugen af instrumentvariabelestimation på et konkret datasæt.
  • Anvende økonometriske kriterier til at vælge et givet sæt af parameterestimate blandt flere mulige og perspektivere de økonomiske implikationer af de foretrukne resultater.

Pensum:

J.M. Wooldridge: Introductory Econometrics 1e, 2013

Bogen vil være tilgængelig fra december 2013. Se mere her: http:/​/​edu.cengage.co.uk/​catalogue/​product.aspx?isbn=1408093758’

Tidligere pensumbog:

J.M. Wooldridge: Introductory Econometrics: A Modern Approach, 4th edition, 2009


Lecture Notes:

  • Note on Monte Carlo experiments (Mette Ejrnæs, Hans Christian Kongsted, Søren Leth-Petersen, September 2009)
  • Robust Covariance Matrix for OLS Estimates in Regression Models with Heteroscedasticity (Mette Ejrnæs, Hans Christian Kongsted, Søren Leth-Petersen, September 2009)
  • Notes on instrumental variables estimation (Mette Ejrnæs, Hans Christian Kongsted, May 2007)
Deltagelse i kurset forudsætter viden om grundlæggende statistisk metode
og sandsynlighedsteori svarende til indholdet af faget Økonometri A. Der anvendes
matematiske forudsætninger fra Matematik A og B, herunder matrixregning.
4 timers forelæsninger og 3 timers holdundervisning i 14 uger.

Pensum vil primært blive gennemgået ved forelæsningerne. Ved holdundervisningen laves opgaver, både teoretiske regneopgaver, simuleringsopgaver og beregningsopgaver baseret på analyse af faktiske datasæt. Statistisk software til regressionsanalyse vil blive introduceret i forbindelse med øvelserne, som også træner skriftlig formidling af resultaterne af dele af øvelsesopgaverne. Det sker i form af opsummeringer som fx sammenfatter resultaterne af en empirisk analyse, laver en deskriptiv analyse eller diskuterer problemerne ved en bestemt økonometrisk model.
  • Kategori
  • Timer
  • Eksamen
  • 2
  • Eksamen
  • 30
  • Forberedelse
  • 76
  • Forelæsninger
  • 56
  • Øvelseshold
  • 42
  • I alt
  • 206
Point
7,5 ECTS
Prøveform
Skriftlig prøve, 2 timer med opsyn.
Skriftlig aflevering, 30 timer
En 30-timers tag hjem eksamen i grupper af max. 3 studerende (hver enkelt
deltagers bidrag skal kunne identificeres med henblik på individuel karaktergivning) og en 2-timers skriftlig eksamen. De to prøver danner grundlag for karakteren.
Krav til indstilling til eksamen
3 obligatoriske opgaver skal være godkendt:
En obligatorisk 2-timers lynprøve
To obligatoriske tag-hjem opgaver.
Hjælpemidler
Den 2 timers spotopgave skal løses uden hjælpemidler-
Tag-hjem opgaven skal udarbejdes i grupper af maks. 3, men alle hjælpemidler kan benyttes.
Bedømmelsesform
7-trins skala
Censurform
Ekstern censur
20 % ekstern censur
Eksamensperiode
Opdateres umiddelbart før semesterstart
Reeksamen
Mundtlig eksamen med (gen)aflevering af tag-hjem-opgaven fra ordinær eksamen. Opgaven skal afleveres inden for en frist fastsat på reeksamensplanen, og opgaven skal godkendes af eksaminator, for at den studerende får adgang til reeksamen. Selve opgaven indgår ikke i bedømmelsen. Eksamensspørgsmål kan stilles inden for hele pensum, og den studerende bør kende til såvel tag-hjem-opgavens løsning som til resten af pensum. Problemformulering, rettevejledning og SAS-program findes i kursusrummet.
Kriterier for bedømmelse
Den studerende skal på tilfredsstillende måde godtgøre at han/hun lever op til fagets målbeskrivelse.