Schätzer

Question 1

Was sind die Kriterien, dass ein Schätzer BLUE ist?

Answer 1

Der Schätzer muss Erwartungstreu/ Unverzerrt sein Exogen

Der Schätzer muss effizient sein (wie eng um wahren wert verteilt) Homoskedastisch

Question 2

Konsistent

Answer 2

beschreibt, ob die Verteilung sich immer mehr um den wahren wert konzentriert. (je größer n desto enger um wahren wert verteilt)

Question 3

Homoskedastizität

Answer 3

Gauss-Makrov Theorem erfüllt
OLS Schätzer effizient
OLS Schätzer ist blue(wenn erwartungstreu)
Varianz aller Fehlerterme identisch (konstant)
keine Autokorrelation
Streuung der Residueen um Modell identisch

Question 4

Heteroskedastizität

Answer 4

Gauss-Makrov Theorem nicht erfüllt
OLS Schätzer ineffizient
OLS Schätzer ist nicht blue(egal ob verzerrt)
bedingte Varianz der Fehlerterme
keine Autokorrelation
falsche Standardfehler durch Teststatistik
hat Einfluss auf Varianz des Schätzers und somit auf die Fehlerterme

Question 5

Test auf Homoskedastizität

Answer 5

Goldfeld-Quand Test:
wenn Art und Variable die heteroskedastizität verursachen bekannt sind
Sonst White-Test
Man testet immer auf Homoskedastizitaet

Question 6

White-Test

Answer 6

Hilfsregression schätzen:
Variablen + Variablen^2 + VariableX*VariableY
Dummyvariablen nicht quadrieren, sonst Mutikolleniarität
k = Anzahl an c’s in der Hilfsregression