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OLS-Schätzer und seine Eigenschaften

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Präsentation zum Thema: "OLS-Schätzer und seine Eigenschaften"—  Präsentation transkript:

1 OLS-Schätzer und seine Eigenschaften
Ökonometrie I OLS-Schätzer und seine Eigenschaften

2 Einkommen und Konsum PCR: Privater Konsum, real, in Mrd.EUR
200 400 600 800 1000 1200 70 75 80 85 90 95 00 PYR PCR PCR: Privater Konsum, real, in Mrd.EUR PYR: Verfügbares Einkom- men der Haushalte, real 1970:1-2002:4 Basis: 1995 Quelle: AWM-Datenbasis Ökonometrie I

3 Einkommen und Konsum, Forts.
200 400 600 800 1000 500 700 900 1100 PYR PCR PCR vs. PYR PCR: Privater Konsum, real, in Mrd.EUR PYR: Verfügbares Einkom- men der Haushalte, real 1970:1-2002:4 Basis: 1995 Quelle: AWM-Datenbasis Ökonometrie I

4 Konsumfunktion AWM-Datenbasis C: Privater Konsum (PCR)
Y: Verfügbares Einkommen der Haushalte (PYR) OLS-Schätzer: Anstieg Interzept Ökonometrie I

5 OLS-Schätzer Anstieg Einfache Regression: Yt = b1 + b2 Xt + ut
Interzept Multiple Regression: Yt = xt‘b + ut b = (X‘X)-1X‘y Ökonometrie I

6 ML-Schätzer Annahme: u ~ N(0, s2I), normalverteilte Störgrößen
Dichtefunktion der Beobachtungen (X1,Y1), … , (Xn,Yn) Likelihood-Funktion Log-Likelihood-Funktion Ökonometrie I

7 ML-Schätzer, Forts. Ableitungen:
Likelihood-Gleichungen: Nullsetzen der Ableitungen Maximum-Likelihood (ML)-Schätzer: Beachte: ML-Schätzer für b ist identisch mit OLS-Schätzer (wenn Störgrößen normalverteilt sind) Ökonometrie I

8 Eigenschaften von Schätzern
Erwartungstreue: Schätzer b für Parameter b ist erwartungstreu, wenn E{b} = b Effizienz: Schätzer b für Parameter b ist effizienter als b*, wenn Var{b} < Var{b*}; b ist effizient, wenn seine Varianz geringer als die jedes anderen Schätzers (aus einer Klasse von Schätzern) ist Konsistenz: Schätzer bn für Parameter b ist konsistent, wenn die Wahrscheinlichkeitsverteilung von bn für n->∞ im Punkt b kollabiert Ökonometrie I

9 OLS-Schätzer: Erwartungstreue
wegen E{u|X}=0 Der OLS-Schätzer b (und damit auch der ML-Schätzer) ist erwartungstreu! Die Verteilung der ut muss als unabhängig von den Regressoren (Spalten von X) vorausgesetzt werden! Für fixe X ist das stets erfüllt. Ökonometrie I

10 Varianz der OLS-Schätzer
wegen Var{a+Au} = A Var(u) A‘, wenn Var(u) = s2I vorausgesetzt wird. Ökonometrie I

11 Beispiel: Einfache Regression
Yt = a + b Xt + ut Dafür ergibt sich Die Varianzen sind Ökonometrie I

12 Konsumfunktion Dependent Variable: PCR_D4 Method: Least Squares
Date: 08/20/04 Time: 11:06 Sample(adjusted): 1971:1 2002:4 Included observations: 128 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C PYR_D R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Ökonometrie I

13 OLS-Schätzer: Effizienz
Das Gauss-Markov Theorem sagt: der OLS-Schätzer b ist der beste, lineare, erwartungstreue (BLU) Schätzer für b b hat minimale Varianz unter allen linearen, erwartungstreuen Schätzern b ist effizient gegenüber allen linearen, erwartungstreuen Schätzern Achtung! Die Annahme Var(u) = s2I bedeutet: Homoskedastizität Serielle Unkorreliertheit Ökonometrie I

14 Gauss-Markov Theorem Sei b* = Cy ein erwartungstreuer Schätzer:
E{b*} = E{CXb+Cu} = CXb = b also gilt: CX=I; wir erhalten Var{b*} = Var{CXb+Cu} = Cs2IC‘ = CC‘s2 Sei C = (X‘X)-1X‘+D; wegen CX=I gilt DX=0; wir erhalten CC‘ = (X‘X)-1+DD‘ und CC‘ - (X‘X)-1 ≥ 0 b hat minimale Varianz Ökonometrie I

15 OLS-Schätzer: Konsistenz
hat die Varianz Konvergenz im quadratischen Mittel: E{bn}=b für alle n mit der regulären Matrix Q = lim (Xn‘Xn/n) Ökonometrie I

16 Beispiel: Einfache Regression
Yt = a + b Xt + ut Dafür ergibt sich Damit Q regulär ist, muss SXt2/n auch bei beliebig großem n endlich bleiben. Achtung! X kann einen Trend enthalten! Ökonometrie I

17 Eigenschaften der ML-Schätzer
Schätzer für b erwartungstreu effizient konsistent Schätzer für s2 nicht erwartungstreu! Ökonometrie I

18 OLS-Schätzer Wahrscheinlichkeitsverteilung
ML-Schätzer sind asymptotisch normalverteilt OLS- und ML-Schätzer für b sind ident; daher ist auch der OLS-Schätzer asymptotisch normalverteilt Bei endlichem Umfang n: nur bei normalverteilten Störgrößen gilt Ökonometrie I

19 Konfidenzintervall für b
Yt = a + b Xt + ut 95%-iges Konfidenzintervall für b: b ± sb mit Beispiel: AWM-Konsumfunktion 95%-iges KI für b: ± 0.042; oder 0.795 ≤ b ≤ 0.789 Ökonometrie I


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