Zusammenfassung
Als klassischer Ansatz zur Quantifizierung von Parametern in ökonomischen Modellen wird in diesem Kapitel das lineare Regressionsmodell vorgestellt. Es wird präsentiert, wie ausgehend von einem unterstellten linearen Zusammenhang zwischen erklärenden und abhängigen Variablen die Steigungskoeffizienten mittels des Kleinste-Quadrate-Schätzers berechnet werden können. Darüber hinaus wird motiviert, warum diese Schätzer als Zufallsvariablen aufgefasst werden können, deren Werte sich je nach gewählter Stichprobe verändern können. Die so beschriebene Schätzunsicherheit wird modelliert, und es wird aufgezeigt, wie sie empirisch gemessen werden kann. Daraus werden die klassischen Methoden des t- und F-Test abgeleitet, mit denen Hypothesen über die „wahren“ Parameter der betrachteten Modelle statistisch überprüft werden können.
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Winker, P. (2017). Das lineare Regressionsmodell. In: Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49299-4_7
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