Probeklausuren Flashcards Preview

Einführung in die Ökonometrie > Probeklausuren > Flashcards

Flashcards in Probeklausuren Deck (56):
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Er ist BLUE, der Best Linear Unbiased Estimator

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Es handelt sich um Heteroskedastizität. Die Fehlervarianz ist nicht mehr konstant. Unser Schätzer ist nach wie vor erwartungstreu und konsistenz, aber nicht mehr effizient.

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Es sind 5 Beobachtungen

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t(2,0.95) = 2,92

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Nein, da Betrag von 1,7321 < 2,92

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Es besteht das Problem mit der Kollinearität. Der Rang von x ist nicht voll und (X'X) nicht mehr invertierbar. Der Schätzer ist nicht mehr effizient, aber erwartungstreu und konsistent

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Berechnen Sie den Standardfehler der Regression

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Berechnen Sie die im Schätzoutput fehlende Standardabweichung von EDUC!

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Berechnen Sie R2

Hinweis:

SST=305,289

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Was ist die Nullhypothese der F-Statistik

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F-Statistik Wert Berechnen

F = (SST - SSE) / SSE * (N-K)/(K-1)

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Wird die Nullhypothese für den F-Test hier abgelehnt?

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p-Wert des F-Tests anschauen:

 

Dieser ist 0,00000

Wenn alpha > 0,000000 kann H0 nicht abgekehnt werden, hier kann Ho Hypothese abgelehnt werden

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Der Schätzoutput gibt auch die Durbin-Watson-Teststatistik an.

Wie lautet die Nullhypotherse des Durbin-Watson-Tests?

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Welche Werte kann die Durbin Watson Teststatistik annehmen?

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INTERPRETIEREN SIE DEN WERT  DER DURBIN-WATSON-Teststatistik im obigen Eviews Output. Welche Folge könnte sich daraus für unsere Schätzergebnisse ergeben?

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Es wird der kritische Wert d = 2(1-gamma) berechnet und die Teststatistik verglichen

 

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Die Residuen, die aus obiger Schätzung hervorgehen, werden weiter untersucht. Die Jarque-Bera Teststatistik hat einen Wert von 0,66 und der zugehörige p-Wert ist 0,71

Wie lautet die Nullhypothese des Jarque-Bera Tests?

Nullhypothese JB = 0

Residuen sind normalverteilt

 

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Die Residuen, die aus obiger Schätzung hervorgehen, werden weiter untersucht. Die Jarque-Bera Teststatistik hat einen Wert von 0,66 und der zugehörige p-Wert ist 0,71

Kann bei diesen Werten die Nullhypothese der JB abgelehnt werden?

0,71 > 0,05 

Nullhypothese, dass Residuen normalverteilt, kann nicht abgelehnt werden

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Wie ist die Signifikanz des gesamten Modells?

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Welcher Effekt könnte dafür verantwortlich sein, dass zwar die Koeffizienten insignifikant geschätzt wurden, das gesamte Modell aber hochsignifikant.

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Eine Hilfsregression von log (K) auf log (L) ergibt ein Bestimmtheitsmaß von R2 = 0,9317. Was beudetet das für die Antwort aus (Annahme Kolinearität von beta2 und beta3) und die Interpretation des Schätzoutputs

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Korrelation zwischen L und K aufgrund der Form der Cobb-Douglas Funktion hat sich bestätigt. 

Der KQ Schätzer ist erwartungstreu und konsistent, aber nicht mehr effizient.

Die KQ-Standardfehlre sind verzerrt, die Teststatistiken lassen sich nicht mehr interpretieren

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Interpretieren Sie die Modelannahmen SR2 - SR6

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Vergleichen Sie die Varianz des KQ-Schätzers betadach mit der von betawelle

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Welchen Schätzer würden Sie bevorzugen?

Intuition

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Sind die Koeffizienten zu einem 5 % Niveau signifikant?

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Prognostizieren Sie den Antieg der Versicherungssumme einer Familie, wenn das Familieneinkommen um 2.000 USD ansteigt.

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Interpretieren Sie das Rder Regression und den Model Fit

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Das Model Fit ist in diesem Falle sehr hoch mit R2 = 0,985192 

d. h. 98,5192 % der Varianz von Y werden in diesem Modell erklärt

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Angenommen der geschätzte Standardfehler ist einer Regression sigmadachist gleich 0. Welche Folge hätte das für das Streudiagramm von x und y? 

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Geben SIe die Elastizität des Outputs in Bezug auf Arbeit, sowie auf Kapital an

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Sind die einzelnen Koeffizienten signifikant? Begründen Sie!

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Beurteilen Sie die Signifikanz des gesamten Modells sowie dem Model Fit. Begründen Sie Ihre Aussage!

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Es hat sich eine große Kollinearität zwischen den Regressoren gezeigt. 

Dies wirkt sich über den Regressionskoeffizienten r223 starkt auf die Varianz von betadach2 aus (geht hoch).

Kein wunder, dass die Signifikanztests nicht mehr zu gebrauchen sind.

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Diese hätten eine unendliche Varianz.

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Wie lauten die Null- und die Gegenhypothese,sowie die Verteilung der Teststatistik unter der Nullhypothese des Ljung-Box Tests auf Autokorrelation m-ter Ordnung?

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Wenn wir beim Ljung Test Q(4) haben = 82,433 und p = 0,000

Kann die Nullhypothese (kein Einfluss der Autokorrelation) verworfen werden.

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Ja Nullhypothese kann verworgen werden, bei p=0,00000

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Welche Folgen ergeben sich bei Autokorrelation auf den KQ-Schätzer und den Output?

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Hier statt c ist es b

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