Doz. Dr. habil. Georg Quaas
Institut für Empirische Wirtschaftsforschung

Schwerpunkte zur Lehrveranstaltung
Datenanalyse mit SPSS, E-Views und LISREL

Änderungen vorbehalten!
Stand: 08.01.2012

Die Übung dient der Unterstützung der Projektarbeit im Masterstudiengang „Internationale Politik und Wirtschaft“ und der empirischen Arbeit im Bachelorstudiengang “Nicht-ökonometrische Volkswirtschaftsmodelle”. Jeder Studierende bearbeitet ein ihn interessierendes Thema, bei dem es darauf ankommt, Theorien in Modelle umzusetzen und anhand von Daten zu schätzen und zu testen. Mögliche Themen sind zum Beispiel: Test einer Produktionsfunktion anhand der Daten von Deutschland, Frankreich, Großbritannien etc., Untersuchung der Phillipskurve anhand aktueller Daten von Großbritannien, Darstellung der Handelsströme der Staates im süd-ost-asiatischen Raum, Erstellen einer Datenbank über die verfügbaren Daten in den Datenbanken zum Internationalen System etc.

Einführung

Schwerpunkt 1.1:
Kurze Einführung in E-Views (1): Workfile, Programme und Objekte
Daten und Programme

Schwerpunkt 1.2:
Einführung in E-Views (2): Schätzgleichungen und Modelle
Daten und Programme

    Aufgabe:
    Schätzen einer Konsumgleichung und einer Investitionsgleichung

    Pädagogisches Ziel:
    Überwindung der Hemmschwelle bei einem neuen Programm

    Inhaltliches Ziel:
    Kennenlernen des Programms, seiner grundlegenden Struktur und Funktionen

Schwerpunkt 1.3:
Einführung in E-Views (3): Arbeiten mit Modellen
Daten und Programme

    Aufgabe:
    Bau eines kleinen ökonometrischen Modells

    Pädagogisches Ziel:
    Entwicklung des Denkens in volkswirtschaftlichen Zusammenhängen

    Inhaltliches Ziel:
    Unterscheiden zwischen Schätzen und Lösen eines Modells

Schwerpunkt 1.4:
Arbeiten mit E-Views: Simulation der bundesrepublikanischen Volkswirtschaft
Daten und Programme

    Aufgabe:
    Simulation volkswirtschaftlicher Maßnahmen

    Pädagogisches Ziel:
    Entwicklung des Denkens in volkswirtschaftlichen Zusammenhängen

    Inhaltliches Ziel:
    Unterscheidung zwischen direkten und indirekten Effekten

Zusatz-Schwerpunkt 1.5:
Arbeiten mit E-Views: Verifikation der Quantitätsgleichung
Daten

    Aufgabe:
    Fixieren Sie aus den gegebenen Daten die relevanten Größen!

    Pädagogisches Ziel:
    Selbständiger Umgang mit den Daten und E-Views

    Inhaltliches Ziel:
    Umsetzung der Quantitätsgleichung

Schwerpunkt 2.1:
Arbeiten mit Datenbanken (1): Beschaffen von Daten

    Aufgabe:
    Einlesen eines Datensatzes, z.B. von der CoW-Website in EXCEL, Beispielfiles zu finden unter "state system membership", states2008.1.csv, majors2008.1.csv.

    Pädagogisches Ziel:
    Erkennen und Überwinden eventueller Schwierigkeiten beim Konvertieren von Daten wie falsche Abgrenzungszeichen, Dateisuffixe etc.

    Inhaltliches Ziel:
    Schaffung eines Analyse-Rahmens für Daten, z.B. über das Internationale System

    Alternative:
    Schaffen eines Analyse-Rahmens für ein bestimmtes Land, zum Beispiel: China

Schwerpunkt 2.2:
Arbeiten mit Datenbanken (2): Time-Series

    Problem:
    Die Datierung erfolgt in den CoW-Datensätzen durch 3 Variable. Das erschwert die logische Analyse, da in jedem logischen Ausdruck alle drei Variable verwendet werden müssen.

    Aufgabe:
    Fassen Sie die drei Variable in eine zusammen, den zeitlichen Identifier! Konvertieren Sie dann die Datei in eine Access-Datenbank, in der die weitere Arbeit erfolgt.

    Pädagogisches Ziel:
    Entwickeln eines Verständnisses, worin eine „praktikable Analysesituation“ besteht

    Inhaltliche und methodische Ziele:
    - Erkennen der mathematischen Struktur einer zeitlichen Ordnung
    - Konvertieren von Daten zwischen EXCEL und ACCESS

Schwerpunkt 2.3:
Arbeit mit Datenbanken (3): Extension und Intension von Queries

    Aufgabe:
    Erzeugen Sie – ausgehend von der Tabelle States2008 - eine Tabelle namens „System Membership“, die die Daten aus Majors2008_sup integriert!

    Pädagogisches Ziel:
    Erweitern des Verständnisses über eine „praktikable“ Aufbereitung der Daten

    Lern-Ziele:
    - Arbeit mit Queries
    - Zusammenhang zwischen logischen Relationen und Extension der Datensätze
    - Zur Struktur des Datensatzes: Was ist ein Fall?

Ausgangs-File:
Die selbst produzierte Datenbank CoW_1.mdb
Logic_conv.mdb
logik.doc

Ziel-File:
Tabelle „System Membership“

Testfrage: Warum ist der Datensatz um einen Fall umfangreicher? Was ist ein Fall?

Hausaufgabe:
Studieren Sie das File logic.doc und die Datenbank logik.mdb, um das Prinzip zu verstehen, nach dem die Access-Querys funktionieren!

Schwerpunkt 2.4:
Arbeit mit Datenbanken (4): Das Monaden und das Dyaden-Konzept

Aufgabe 1:
Vergleichen Sie die Struktur der Tabelle State-Years mit der Struktur der Tabelle „System-Membership“! Was ist der Unterschied?
Produzieren Sie die Tabelle State-Years selber mit Hilfe der Tabelle „States2008“ und der Tabelle YEARS! Welche „Logic“ steht hinter der Produktion der State-Years?

Files:
Die selbst produzierte Datenbank COW_2.mdb

Aufgabe 2: Erzeugen Sie sämtliche Dyaden des Interstate-Systems (non-directional and directional)!

Ergebnis zur Kontrolle:
1.624.879 Asymmetrische (directional) Dyaden

Inspizieren Sie jetzt die Datenbank Trade.mdb und beurteilen Sie die dort verwendeten analytischen Konzepte!

Schwerpunkt 2.5
Arbeit mit Datenbanken (5): Das Dyaden-Konzept

Aufgabe: Erzeugen Sie sämtliche Dyaden des Interstate-Systems (non-directional and directional)!

Wie viele Dyaden existieren im System?

Zusatzaufgabe: Beseitigen der Identitäts-Dyaden!

Zusatzaufgabe: Erzeugen eines Datensatzes mit gerichteten (directional) Daten Wie viele Dyaden sind jetzt im System?

Inspizieren Sie jetzt die Datenbank Trade.mdb und beurteilen Sie die dort verwendeten analytischen Konzepte!

Aufgabe: Kombinieren Sie in der Datenbank cow_2.mdb mit Hilfe eines Querys die Tabellen DTrade und Dyads_sym auf sinnvolle Weise! Exportieren Sie dazu zunächst die Tabelle DTrade in cow_2.mdb!

Schwerpunkt 2.6
Arbeiten mit Datenbanken und E-View: Pooled Data

Erläuterung: „Pooled data“ sind Zeitreihen, die für verschiedene Länder (Firmen, Individuen – kurz über einen Querschnitt) vorliegen. Um die Querschnittsdaten voneinander zu unterschieden, bekommen sie einen Prä- oder einen Suffix – mit den Ländernamen in unseren Fall. Die Liste der Countrycodes des CoW-Projekts enthält nicht nur die Ländernamen, sondern auch die Abkürzungen – dreistellige Abbreviations. Diese werden gebraucht, um in E-Views ein Workfile mit „pooled data“ herzustellen.

Files:
Die Datenbank CoW_3.

Aufgabe 1: Ergänzen Sie die Tabelle NTrade (national trade data) in der Datenbank CoW_3.mdb durch die Abkürzung des Ländernamens (Stateabb)! Entscheiden Sie, welche der drei Tabellen dafür geeignet ist: State_years_2008, members of IS oder states_sup.

Aufgabe 2: Überprüfen Sie, ob „year“ und „stateabb“ als Identifyer geeignet sind. Wenn nicht, stellen Sie die Anwendungsbedingungen her!

Aufgabe 3: Konvertieren Sie die Daten für „national trade“ in ein E-Views-Workfile!

Aifgabe 4: Inspizieren Sie die Daten in E-Views mindestens hinsichtlich folgender Fragen: Kommen negative Werte vor? Handelt es sich um gestapelte (stacked) Daten oder nicht?

Aufgabe 5: Erzeigen Sie ein neues Datenblatt mit Hilfe der Prozedur „reshaping workfile“. Überlegen Sie, welche Variable die Querschnittsvariable ist! Entscheiden Sie, ob die Ländernamen am Anfang oder am Ende des Variablennamens stehen sollen.

Aufgabe 6: Bestimmen Sie den statistischen Fehler der entsteht, wenn die Summe aller Exporte nicht mit der Summe aller Importe übereinstimmt.

Schwerpunkt 3.1:
Einführung in SPSS (1): Daten, Statistiken und Graphiken
- Verwenden des Daten-Editors (SPSS_UE1)
- Konvertieren von Daten und Folgearbeiten (SPSS_UE2)
- Filtern und graphisch Darstellen der Daten (SPSS_UE3)

Schwerpunkt 3.2:
Einführung in SPSS (2): Korrelationen qualitativer und quantitativer Daten

Schwerpunkt 3.3:
Einführung in SPSS (3): Faktorenanalyse

Schwerpunkt 3.4:
Einführung in SPSS (4): Diskriminanzanalyse

Schwerpunkt 4.1:
Einführung in LISREL (1): Test kausaler Hypothesen
Inhalt: Siehe Übungsanleitung!

Schwerpunkt 4.2:
Einführung in LISREL (2): Konfirmative Faktoranalyse

Schwerpunkt 5.1:
Nicht-ökonometrische Modelle: Experimente mit dem Nelson-Winter-Modell

Schwerpunkt 6: Spezielle Themen

Schwerpunkt 6.1:
Kointegration. Beispiel: Die Konsumgleichung.

Eigenständige Übungen: Investitionsgleichung, Verhaltensgleichung für den Staatskonsum

Schwerpunkt 6.2:
Die Berechnung der NAIRU mit Hilfe eines State-Space-Model

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