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Spezialgebiete der Ökonometrie: Bayesianische Ökonometrie

Informationen

  • Die Veranstaltung wird in der Regel im Wintersemester gelesen.
  • Neben der Vorlesung wird eine Übung angeboten, in der Aufgaben zu den Themen der Vorlesung besprochen werden.
  • Termine der Vorlesungen, Übungen und Tutorien finden Sie

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Inhalte und Ziele

Die Studierenden erlangen durch das Modul Kenntnisse der zentralen Konzepte und Methoden Bayesianischer Inferenz für ökonometrische Modelle. Sie erlernen die Umsetzung Bayesianischer Methoden zur Analyse linearer Regressions- und Zeitreihenmodelle und die Implementierung moderner Monte-Carlo Integrationsverfahren (MCMC und Importance Sampling) zur Analyse von a-posteriori Verteilungen. Sie verwenden Bayesianscher Ansätze zum Modellvergleich, zur Prognose und zum Testen von Parameterrestriktionen können Bayesianische Analysen selbständig durchzuführen.

 

Inhalte des Moduls sind:

  • Prinzipien der Bayesianischen Ökonometrie
  • Bayesiansiche Schätzer und Numerische Integration
  • Importance Sampling und Markov-Chain-Monte-Carlo
  • Lineares Regressionsmodell mit konjugierten Priorverteilungen
  • Lineares Regressionsmodell mit nicht-konjugierten Priorverteilungen
  • Lineares Regressionsmodell mit verallgemeinerter Kovarianzstruktur
  • Zeitreihenmodelle
  • Modelle für diskret abhängige Variablen

 Die erlernten Methoden werden von den Studierenden in Computerübungen mit Hilfe von ökomometrischer Software zur Analyse von ökonomischen Datensätzen angewendet