Das Buch liefert eine moderne und anwendungsorientierte Einführung in ökonometrische Methoden für Studierende der Wirtschaftswissenschaften. Anhand einfacher, origineller Anwendungen aus verschiedenen Gebieten, wie etwa Wirtschaftsgeschichte, Humankapitaltheorie, Politökonomie oder Biologie, werden die Methoden der klassischen Ökonometrie erklärt und veranschaulicht. Damit stellt sich das Buch der Aufgabe, den Studierenden neben den methodischen Fertigkeiten auch Anregung und Motivation zu eigenständigem empirischem Arbeiten zu geben. Da auch grundlegende Konzepte der beschreibenden und schließenden Statistik behandelt werden, sind keine Vorkenntnisse nötig. Die zweite Auflage ist um ein Kapitel sowie einen Index ergänzt.
Der Inhalt

Momentenschätzung auf Stichprobenbasis
Basiskonzepte der induktiven Statistik
Einfaches OLS-Regressionsmodell
Multiples OLS-Regressionsmodell
Maximum-Likelihood-Schätzung
Qualitativvariablen-Modelle
Zeitreihenanalyse

Autorentext

Dr. Bernd Süssmuth ist seit 2010 Professor für Volkswirtschaftslehre, insbesondere Ökonometrie, an der Universität Leipzig. Er promovierte an der LMU München, habilitierte an der TU München und lehrte an der LMU München, der Universität Bamberg, der TU München, am Max-Planck-Institut für Geistiges Eigentum, an der University of California Santa Barbara und der Universität Erlangen-Nürnberg.

Dr. John Komlos war zwischen 1992 und 2010 Professor für Wirtschaftsgeschichte und Volkswirtschaftslehre an der LMU München. Er erlangte seinen Ph.D. an der Universität Chicago bei Nobelpreisträger Robert Fogel und lehrte an der Duke University, der University of North Carolina (Chapel Hill), der University of Pittsburgh, der Universität St. Gallen, der Universität Wien und der Wirtschaftsuniversität Wien.

Inhalt

Einführung.- 2. Vorüberlegungen und Grundbegriffe.- 3. Momentenschätzung auf Stichprobenbasis.- 4. Basiskonzepte der induktiven Statistik.- 5. Einfaches OLS-Regressionsmodell.- 6. Multiples OLS-Regressionsmodell.- 7. Maximum-Likelihood-Schätzung.- 8. Qualitativvariablen-Modelle.- 9. Zeitreihenanalyse.