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  1. 1. 1 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? 1. Was ist Mikroökonometrie? Mikroökonometrie Entwicklung und Anwendung mathematisch-statistischer Methoden zur empirischen Analyse des ökonomischen individuellen Verhaltens auf der Basis von Daten über Personen, Haushalte und Firmen. Nobelpreis für Wirtschaft im Jahr 2000 an die beiden Wegbereiter der Mikroökonometrie James Heckman und Daniel McFadden Heckman: für die Entwicklung von Theorien und Methoden zur Analyse selektiver Stichproben McFadden: für die Entwicklung von Theorien und Methoden zur Analyse diskreter Auswahlentscheidungen
  2. 2. 2 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? Überblicksartikel: • Begründung durch Nobelpreis-Komitee • WIST-Artikel von Prof. Entorf (PDF-files auf Bb, course documents, literature) Zur Vertiefung (für Doktoranden): • James Heckman, Nobel Lecture: Micro Data, Heterogeneity, and the Evaluation of Public Policy, Journal of Political Economy, 2001, 109 (4), 673 – 748. • Daniel McFadden, Nobel Lecture: Economic Choices, American Economic Review, 2001, 91 (3), 351 – 378.
  3. 3. 3 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? 1.1 Arten von Mikrodaten Querschnittsdaten (cross-sections): Stichprobe von Personen, Haushalten oder Unternehmen in einer bestimmten Periode z.B.: Mikrozensus, Einkommens- und Verbrauchsstichprobe Paneldaten (panel data): Die gleichen Merkmalsträger können über längeren Zeit- raum beobachtet werden, bspw. durch jährliche Befragung z.B.: Wirtschaftszweige (2-, 4-Steller); OECD Länder Sozioökonomisches Panel des DIW Berlin Betriebspanel des IAB Nürnberg Pseudo-Paneldaten: z.B.: synthetische Kohortenpanels Stichprobe genetischer Zwillinge
  4. 4. 4 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? 1.2 Besonderheiten von Mikrodaten Heterogenität meist ergibt sich ein relativ großer Teil der Gesamtvariation auf durch unbeobachtete Heterogenität Selektivität/Endogenität durch Strichprobenkonstruktion, Selbstselektion, Panelsterblichkeit, Messfehler nicht-metrisches Messniveau oder beschränkter Werte- bereich der abhängigen Variablen • Kaufentscheidung, Arbeitsangebot (binär / dichotom) • Wahl zwischen Verkehrsmitteln (kategorial, ungeordnet) • Anzahl der angemeldeten Patente, geborenen Kinder (geordnet kategorial bzw. ordinal) • Löhne, Dauer der Arbeitslosigkeit (positiv stetig)
  5. 5. 5 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? 1.3 Vorteile von Mikrodaten Enge Verbindung zwischen mikroökonomischer Theorie und empirischem Modell • Diskrete Entscheidungsmodelle (McFadden) • Selektionsmodelle (Heckman) Bessere Möglichkeit zur Identifikation struktureller Parameter durch Ausnutzung individueller Unterschiede Stabilere und präzisere Schätzungen möglich Mit Paneldaten kann auch unbeobachtete Heterogenität kontrolliert werden Bsp. 1.1 Berücksichtigung von Selektionseffekten Bsp. 1.2 Identifikation „kausaler Effekte“ wirtschaftspolitischer Maßnahmen Bsp. 1.3
  6. 6. 6 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? Bsp. 1.1.: Paneldaten y it = α i + β ′ xit + ε it α i := Individualeffekt, variiert über i, aber nicht über t y x
  7. 7. 7 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? Bsp. 1.2: Löhne und Selektivität Lohngleichung: y i = β ′ xi + ε i Partizipationsgleichung: ⎧ 1, q * > 0 qi* = γ ′wi + ui , qi = ⎨ ⎩ 0, q * ≤ 0 Bedingter Erwartungswert des Lohnes, gegeben Partizipation E ( yi | qi = 1) = β ′xi + E ( ε i | qi = 1) Bei Vernachlässigung von E ( ε i | qi = 1) und Schätzung der Lohngleichung mit OLS „omitted variable bias“, falls Cov ( ε i , ui ≠ 0 ) Schätzung selektionskorrigierter Lohnfunktionen nach Heckman (1979)
  8. 8. 8 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? Bsp. 1.3: Evaluation des Lohneffekts der Teilnahme an FbW Für jede Beobachtungseinheit einer Zufallsstichprobe werden zwei mögliche Zustände: q = 1: Teilnahme (mit Treatment) q = 0: keine Teilnahme (ohne Treatment) mit zugeordneten Werten y0 und y1 der zu erklärenden Variablen (Ergebnisvariablen, hier: Lohn im neuen Job) y betrachtet. Zentrales methodisches Problem: Es kann nur jeweils eines aller möglichen potenziellen Ereignisse beobachtet werden, „counterfactual“ ist nicht direkt beobachtbar. Durchschnittlicher Effekt der Teilnahme (Average Treatment Effect, AT): AT = E ( y1 − y 0 ) AT in der Gruppe der Teilnehmer (Average Treatment Effect on the Treated, ATE): ATT = E ( y1 − y 0 | q = 1)
  9. 9. 9 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? Identifikation und Schätzung von ATT Beobachtete Ereignisse: y = (1 − q ) y 0 + qy1 = y0 + q ( y1 − y0 ) E ( y | q = 1) − E ( y | q = 0 ) = = E ( y 0 | q = 1) − E ( y 0 | q = 0 ) + E ( y1 − y 0 | q = 1) = ⎡ E ( y 0 | q = 1) − E ( y 0 | q = 0 )⎤ + ATT ⎣ 14444 244444 ⎦ 4 3 Selektionsverzerrung, λ λ = 0, falls y 0 ⊥ q oder (schwächer) E ( y0 | x, q = 1) = E ( y0 | x, q = 0 ) = E ( y0 | x ) Zentrale Evaluationsfrage bei nicht-experimentellen Daten: Wie kann durch Kontrolle beobachtbarer und unbeobachtbarer Faktoren die Selektionsverzerrung vermieden werden?
  10. 10. 10 P r o f. D r. V i k t o r S t e i n e r – M I K R O Ö K O N O M E T R I E (SS 09) 1. W a s i s t M i k r o ö k o n o m e t r i e ? 1.4 Probleme bei der Analyse von Mikrodaten Komplexität der Modellierung • Selektivität • Ecklösungen • Fehler in den Variablen − auch der abhängigen Variablen Eigenschaften der nicht-linearen Schätzer gelten nur asymptotisch Konsistenzbetrachtungen Sensitivität der Schätzer auf Verteilungsannahmen • Vor allem bei der Maximum-Likelihood Schätzmethode • Inkonsistenz der geschätzten Parameter bei Heteroskedastie und Messfehlern, auch bei der abhängigen Variablen! Validität der Modellannahmen, Güte der Schätzung • abhängige Variable ist (teilweise) unbeobachtet

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