MK045 - Leitfragen an der Universität Giessen | Karteikarten & Zusammenfassungen

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Wodurch ist der Homo Oeconomicus gekennzeichnet?

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= heuristische Fiktion bzw. Erklärungskonzept der Neoklassik (traditionelle Ökonomie)


▪ Eigeninteressiert (maximiert seinen Eigennutzen)
▪ feste Präferenzen
▪ Wahrung von Restriktionen
▪ vollständig informiert
▪ rational

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Wieso wird das Modell nicht in der Praxis verwendet?

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o Inhaltliche Inkonsistenz → geschätzte WK kann außerhalb [0,1]-Intervall liegen
o Heteroskedastische Fehlerterme → Var (ui ) = Pi(1-Pi)
o Geht von linearer Zunahme der WK aus → nicht realistisch, da der Einfluss der erklärenden Variablen auf die WK oft niveauabhängig ist


Oftmals: Vorliegen von latenter (nicht beobachtbarer) Variable Yi* für diskrete Ausprägungen von Yi
--> Varianz (als Folge von ui) ist nicht beobachtbar


--> daher eher: Logit- und Probitmodell (je nach Form und Varianz von ui bzw. Verteilung von ui)

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Welche Vor- und Nachteile hat dieser Modelltyp?

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- Vorteile:
o Einfache Schätzung, leichte Interpretierbarkeit der Koeffizienten
o Geschätzter Parameter = marginaler Effekt auf WK für die Ausprägung 1 der abhängigen Variablen


- Nachteile:
o Inhaltliche Inkonsistenz → geschätzte WK kann außerhalb [0,1]-Intervall liegen
o Heteroskedastische Fehlerterme
→ Var (ui ) = Pi(1-Pi)
o Geht von linearer Zunahme der WK aus → nicht realistisch, da der Einfluss der erklärenden Variablen auf die WK oft niveauabhängig ist


• daher: LWM eher selten in Praxis

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Welche zwei Schätzansätze gibt es für Paneldaten? Unter welchen Bedingungen wird welcher Ansatz gewählt? (Unterschiede der Schätzer)

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• αi ist unbekannt → Annahmen treffen
o Random-Effects-Modell (unrealistisch)
αi ist mit gemessenen Eigenschaften (Variable X) unkorreliert
o Fixed-Effects-Modell
αi kann mit allen gemessenen Eigenschaften/Variablen korrelieren



FE- und RE-Modell
• Bei großem T und kleinem N → geringe Unterschiede zw. FE und RE
• Bei kleinem T und großem N → geschätzte Regressionskoeffizienten weichen evt. ab
• Hausmann-Test zur Entscheidung zw. Modelltypen
• αi wird bezeichnet als
o Random Effect, wenn es wie Zufallsvariable behandelt wird
→ keine Korrelation
o Fixed Effekt, wenn es als Parameter behandelt wird, das für jedes Individuum i
schätzbar ist
→ Korrelation erlaubt

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Was sind latente Variablen?

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- Sind nicht direkt beobachtbar → Erfassung durch Indikatoren


--> Bsp.: Arbeitszufriedenheit, Vertrauen in Regierung, Diskriminierung


- Mögliche Indikatorvariablen für Arbeitszufriedenheit:
o Fernbleiben vom Arbeitsplatz
o Häufigkeit Arbeitsplatzwechsel
o Verbale Zufriedenheitsbekundung

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Was ist ein Schwellenwertmodell?

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- Verwendung eines Schwellenwerts zur Klassifikation (standardmäßig: c = 0,5)

→ Annahme, dass diskrete Ausprägungen von Yi eine stetige (aber unbeobachtbare/latente) Variable Yi* zugrunde liegt
→ dieser Wertebereich ist nicht beschränkt


Anwendung bei Logit- und Probit-Modellen für binäre (qualitative) Variablen

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Was versteht man unter Paneldaten? Wie unterscheiden sie sich von gepoolten Querschnitten?

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- Querschnittsdaten → einer/mehrere Merkmalsträger und
eine/mehrere Variablen zu einem best. Zeitpunkt
- Zeitreihendaten → ein Merkmalsträger und eine/mehrere
Variablen zu mehreren Zeitpunkten
- gepoolte Querschnittsdaten → verknüpfen mehrere (vonei-
nander unabhängige) Querschnitts- und Zeitreihendaten
- Paneldaten → wie gepoolte Querschnittsdaten (aber Be-
obachtung derselben Stichprobe zu mehreren Zeitpunkten)


• Gepoolte Querschnitte:

- untersch. Stichproben für jedes Jahr
- unabhängige Beobachtungen
→ innerhalb eines Querschnitts
→ zwischen den Jahren


• Paneldaten:
- eine Zeitreihe pro Person/Untersuchungseinheit
- unabhängige Beobachtungen
→ zwischen den Personen/Untersuchungseinheiten
→ aber nicht für jede Untersuchungseinheit (Zeitreihe)


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Welche alternativen Schätzansätze werden in der Praxis verwendet?

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Logit- und Probitmodelle


--> aufgrund der Annahme, dass diskrete Ausprägungen von Yi eine stetige latente Variable Yi* zugrunde liegt
--> Varianz (als Folge von ui) ist nicht beobachtbar
--> daher: Modellannahme (in Form von Logit- und Probitmodellen)

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Was ist der Unterschied zwischen Logit- und Probitmodellen? (Was sind die Gemeinsamkeiten?, Wie werden die geschätzten Koeffizienten interpretiert?, Für welche Fragestellungen sind solche Modelle relevant?)

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- Unterscheidung erfolgt abhängig von Verteilung des Fehlerterms ui


--> Probit: ui ist unabhängig identisch normalverteilt (ui ~ N(0,σ²)) 

--> Logit/logistische Regression: ui ist unabhängig identisch logistisch verteilt ( E(ui) = 0 und Var (ui) = (π ^2)/3)


--> kein inhaltlicher Unterschied! (Beide Modelle garantieren, dass prognostizierte WK zw. 0 und 1 liegt)


Definitionen:

- Probit = WK, dass die beobachtete Variable Yi den Wert 1 annimmt (mithilfe der Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung) 

--> ergibt partielle marginale Effekte (WK aber hier nicht ablesbar durch variierenden partiellen (marginalen) WK-Effekten bzw. durch untersch. Werte der erklärenden Variablen!)

--> Schätzung durch AME oder MEM


- Logit: Linearer Zusammenhang zw. Logits + erklärenden Variablen


• Logit = natürlicher Logarithmus der Odds (Wertebereich zwischen - ∞ und + ∞)
• Odds = Verhältnis der Eintrittswahrscheinlichkeit zur Gegenwahrscheinlichkeit

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Was ist das lineare Wahrscheinlichkeitsmodell (LWM/LPM)?

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- Einfachstes Modell für Analyse von qualitativ abhängigen Daten

- Lineares Regressionsmodell, das mit OLS geschätzt werden kann

- aber: beschreibt die Wahrscheinlichkeit, mit der die abhängige Variable den Wert eins annimmt


- WK, dass das Ereignis eintritt ist Pi

- WK, dass das Ereignis nicht eintritt ist 1-Pi

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Was ist der Differenz-von-Differenzen-Ansatz? Was für Daten benötigt man?

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Ansatz zur Feststellung von kausalen Effekten (und deren Stärke)


 • Voraussetzung/Daten: Vorliegen einer Querschnittsstichprobe vor und nach der Maßnahme für
- Teilnehmergruppe (treatment group)
- Kontrollgruppe (control group)
→ jede Beobachtung i ist entweder Teilnehmergruppe oder Kontrollgruppe zugeordnet
→ sowie Periode vor oder nach Maßnahmenimplementierung


Effekt des Interesses: durchschnittlicher Interventionseffekt (Average treatment effect, ATE)

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Was sind exogene Präferenzen? Was versteht man generell unter exogenen Variablen?

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Präferenzen in der Neoklassik sind:
• gegeben
• für alle Individuen ähnlich
• stabil (unveränderlich)


(=Veränderungen in modellierten/ökonomischen Zusammenhängen haben keinen Effekt auf Präferenzen
der Akteure)

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Beispielhafte Karteikarten für deinen MK045 - Leitfragen Kurs an der Universität Giessen - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Wodurch ist der Homo Oeconomicus gekennzeichnet?

A:

= heuristische Fiktion bzw. Erklärungskonzept der Neoklassik (traditionelle Ökonomie)


▪ Eigeninteressiert (maximiert seinen Eigennutzen)
▪ feste Präferenzen
▪ Wahrung von Restriktionen
▪ vollständig informiert
▪ rational

Q:

Wieso wird das Modell nicht in der Praxis verwendet?

A:

o Inhaltliche Inkonsistenz → geschätzte WK kann außerhalb [0,1]-Intervall liegen
o Heteroskedastische Fehlerterme → Var (ui ) = Pi(1-Pi)
o Geht von linearer Zunahme der WK aus → nicht realistisch, da der Einfluss der erklärenden Variablen auf die WK oft niveauabhängig ist


Oftmals: Vorliegen von latenter (nicht beobachtbarer) Variable Yi* für diskrete Ausprägungen von Yi
--> Varianz (als Folge von ui) ist nicht beobachtbar


--> daher eher: Logit- und Probitmodell (je nach Form und Varianz von ui bzw. Verteilung von ui)

Q:

Welche Vor- und Nachteile hat dieser Modelltyp?

A:

- Vorteile:
o Einfache Schätzung, leichte Interpretierbarkeit der Koeffizienten
o Geschätzter Parameter = marginaler Effekt auf WK für die Ausprägung 1 der abhängigen Variablen


- Nachteile:
o Inhaltliche Inkonsistenz → geschätzte WK kann außerhalb [0,1]-Intervall liegen
o Heteroskedastische Fehlerterme
→ Var (ui ) = Pi(1-Pi)
o Geht von linearer Zunahme der WK aus → nicht realistisch, da der Einfluss der erklärenden Variablen auf die WK oft niveauabhängig ist


• daher: LWM eher selten in Praxis

Q:

Welche zwei Schätzansätze gibt es für Paneldaten? Unter welchen Bedingungen wird welcher Ansatz gewählt? (Unterschiede der Schätzer)

A:

• αi ist unbekannt → Annahmen treffen
o Random-Effects-Modell (unrealistisch)
αi ist mit gemessenen Eigenschaften (Variable X) unkorreliert
o Fixed-Effects-Modell
αi kann mit allen gemessenen Eigenschaften/Variablen korrelieren



FE- und RE-Modell
• Bei großem T und kleinem N → geringe Unterschiede zw. FE und RE
• Bei kleinem T und großem N → geschätzte Regressionskoeffizienten weichen evt. ab
• Hausmann-Test zur Entscheidung zw. Modelltypen
• αi wird bezeichnet als
o Random Effect, wenn es wie Zufallsvariable behandelt wird
→ keine Korrelation
o Fixed Effekt, wenn es als Parameter behandelt wird, das für jedes Individuum i
schätzbar ist
→ Korrelation erlaubt

Q:

Was sind latente Variablen?

A:

- Sind nicht direkt beobachtbar → Erfassung durch Indikatoren


--> Bsp.: Arbeitszufriedenheit, Vertrauen in Regierung, Diskriminierung


- Mögliche Indikatorvariablen für Arbeitszufriedenheit:
o Fernbleiben vom Arbeitsplatz
o Häufigkeit Arbeitsplatzwechsel
o Verbale Zufriedenheitsbekundung

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Q:

Was ist ein Schwellenwertmodell?

A:

- Verwendung eines Schwellenwerts zur Klassifikation (standardmäßig: c = 0,5)

→ Annahme, dass diskrete Ausprägungen von Yi eine stetige (aber unbeobachtbare/latente) Variable Yi* zugrunde liegt
→ dieser Wertebereich ist nicht beschränkt


Anwendung bei Logit- und Probit-Modellen für binäre (qualitative) Variablen

Q:

Was versteht man unter Paneldaten? Wie unterscheiden sie sich von gepoolten Querschnitten?

A:

- Querschnittsdaten → einer/mehrere Merkmalsträger und
eine/mehrere Variablen zu einem best. Zeitpunkt
- Zeitreihendaten → ein Merkmalsträger und eine/mehrere
Variablen zu mehreren Zeitpunkten
- gepoolte Querschnittsdaten → verknüpfen mehrere (vonei-
nander unabhängige) Querschnitts- und Zeitreihendaten
- Paneldaten → wie gepoolte Querschnittsdaten (aber Be-
obachtung derselben Stichprobe zu mehreren Zeitpunkten)


• Gepoolte Querschnitte:

- untersch. Stichproben für jedes Jahr
- unabhängige Beobachtungen
→ innerhalb eines Querschnitts
→ zwischen den Jahren


• Paneldaten:
- eine Zeitreihe pro Person/Untersuchungseinheit
- unabhängige Beobachtungen
→ zwischen den Personen/Untersuchungseinheiten
→ aber nicht für jede Untersuchungseinheit (Zeitreihe)


Q:

Welche alternativen Schätzansätze werden in der Praxis verwendet?

A:

Logit- und Probitmodelle


--> aufgrund der Annahme, dass diskrete Ausprägungen von Yi eine stetige latente Variable Yi* zugrunde liegt
--> Varianz (als Folge von ui) ist nicht beobachtbar
--> daher: Modellannahme (in Form von Logit- und Probitmodellen)

Q:

Was ist der Unterschied zwischen Logit- und Probitmodellen? (Was sind die Gemeinsamkeiten?, Wie werden die geschätzten Koeffizienten interpretiert?, Für welche Fragestellungen sind solche Modelle relevant?)

A:

- Unterscheidung erfolgt abhängig von Verteilung des Fehlerterms ui


--> Probit: ui ist unabhängig identisch normalverteilt (ui ~ N(0,σ²)) 

--> Logit/logistische Regression: ui ist unabhängig identisch logistisch verteilt ( E(ui) = 0 und Var (ui) = (π ^2)/3)


--> kein inhaltlicher Unterschied! (Beide Modelle garantieren, dass prognostizierte WK zw. 0 und 1 liegt)


Definitionen:

- Probit = WK, dass die beobachtete Variable Yi den Wert 1 annimmt (mithilfe der Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung) 

--> ergibt partielle marginale Effekte (WK aber hier nicht ablesbar durch variierenden partiellen (marginalen) WK-Effekten bzw. durch untersch. Werte der erklärenden Variablen!)

--> Schätzung durch AME oder MEM


- Logit: Linearer Zusammenhang zw. Logits + erklärenden Variablen


• Logit = natürlicher Logarithmus der Odds (Wertebereich zwischen - ∞ und + ∞)
• Odds = Verhältnis der Eintrittswahrscheinlichkeit zur Gegenwahrscheinlichkeit

Q:

Was ist das lineare Wahrscheinlichkeitsmodell (LWM/LPM)?

A:

- Einfachstes Modell für Analyse von qualitativ abhängigen Daten

- Lineares Regressionsmodell, das mit OLS geschätzt werden kann

- aber: beschreibt die Wahrscheinlichkeit, mit der die abhängige Variable den Wert eins annimmt


- WK, dass das Ereignis eintritt ist Pi

- WK, dass das Ereignis nicht eintritt ist 1-Pi

Q:

Was ist der Differenz-von-Differenzen-Ansatz? Was für Daten benötigt man?

A:

Ansatz zur Feststellung von kausalen Effekten (und deren Stärke)


 • Voraussetzung/Daten: Vorliegen einer Querschnittsstichprobe vor und nach der Maßnahme für
- Teilnehmergruppe (treatment group)
- Kontrollgruppe (control group)
→ jede Beobachtung i ist entweder Teilnehmergruppe oder Kontrollgruppe zugeordnet
→ sowie Periode vor oder nach Maßnahmenimplementierung


Effekt des Interesses: durchschnittlicher Interventionseffekt (Average treatment effect, ATE)

Q:

Was sind exogene Präferenzen? Was versteht man generell unter exogenen Variablen?

A:

Präferenzen in der Neoklassik sind:
• gegeben
• für alle Individuen ähnlich
• stabil (unveränderlich)


(=Veränderungen in modellierten/ökonomischen Zusammenhängen haben keinen Effekt auf Präferenzen
der Akteure)

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