Herzlich willkommen zur achten Starterübung im Rahmen der Vorlesung,
quantitative Methoden in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften.
Heute wird es um das Übungsblatt 8 geben, gehen,
das vermutlich letzte Übungsblatt, in dem es um Paneldaten geht.
Und wir fangen auch direkt mit dem Übungsblatt an.
In dieser Übung sollen wir jetzt nicht das Datenverket benutzen,
was wir in den letzten paar Übungen benutzt haben,
sondern wir sollen eine Datei reinladen.
Dazu müssen wir erst das Arbeitsverzeichnis definieren.
Das machen wir mit dem Befehl CD, Anführungszeichen, oben.
Und ich habe jetzt hier den Ordner schon geöffnet,
auf dem gehe ich einmal.
Das heißt, das ist jetzt der Ordner in diesem Ordner
, ist die Datei,
fatality.dta drin
Und ich gehe jetzt hier oben auf die Adresszeile und kopiere
hier den Links, sage ich jetzt einfach mal,
das Arbeitsverzeichnis, um genau zu sein.
Fügt das hier ein? Das heißt, ich habe jetzt
hier genau das Gleiche stehen, was hier oben stehend.
Ich schließe das hier mit Anführungszeichen, oben drücke Enter.
Und jetzt kann ich die Datei benutzen. Das heißt,
wir wollen jetzt die Datei Fatality ins Starter einladen oder reinladen,
so vielleicht eher.
Das heißt, wir benutzen den Befehl Huse Fatality,
drücken Enter
Wir wollen, wir sehen hier jetzt, dass die Datei
reingeladen wurde. Wir haben jetzt hier die ganzen Variablen.
In dem Datensatz handelt es sich oder bei dem Datensatz
handelt es sich um einen Panel-Datensatz aus dem Jahre 1996,
in dem es um den Zusammenhang von Alkoholpolitik und Verkehrstoten geht.
Wir haben hier insgesamt sieben jährliche Beobachtungen, sprich von 1982 bis
1988. Und wir haben, ja,
34 Variablen und Beobachtung aus 48 verschiedenen US-Staaten.
Und weil wir einen Panel-Datensatz haben, ist es wichtig,
dass wir diese Datei oder diesen Datensatz jetzt als Panel-Datensatz
definieren,
dafür benutzen wir XT-Set
Und dann State. Und hier, damit Starter weiß,
okay, State ist in diesem Fall jetzt die Panel-Variable, so nenne ich es mal.
Und hier ist die Zeitvariable. Wenn wir jetzt Enter drücken,
ja, dann sehen wir hier Startern erkannt, okay,
die Panel-Variable ist jetzt hier State und die Zeitvariable ist jetzt hier.
Und wir sehen hier rechts auch, dass wir die beiden
Variablen State und hier hier mit drin haben. Okay,
im Folgenden wollen wir jetzt mit den,
oder wir wollen jetzt mit den folgenden drei Variablen arbeiten,
so, einmal mit der Variable Almord,
das ist die Anzahl der tödlichen Verkehrsunfälle,
dann mit der Variable Biertags,
das ist die Höhe der Steuern auf Bier in US-Dollar gemessen
Und mit der Variable, Pop, das ist die Bevölkerungsanzahl.
Korrekterweise werden wir später auch noch mit der Variable State arbeiten,
aber in der ersten Regression arbeiten wir nur mit diesen drei Variablen.
Okay, in der Aufgabe drei sollen wir jetzt ein gepoltes OLS-Modell schätzen.
Dazu sollen wir die tödlichen Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohner auf die Höhe
der Biersteuer regressieren. Und wir haben die variable Fettlerate,
was in diesem Fall jetzt die tödlichen Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohner wären,
haben wir noch nicht in dem Datensatz drin.
Das heißt, die müssen wir jetzt erst generieren
Dazu geben wir ein. Gen für Generate oder Generiere,
Fatal Raid, so nennen wir die, und das ist gleich.
Allen Mord, sprich die Anzahl der tödlichen Verkehrsunfälle,
geteilt durch die Bevölkerung und das Ganze mal 10.000,
damit wir die Anzahl an Verkehrstoten pro 10.000 Einwohnern haben.
Wir drücken Enda und wir sehen jetzt,
wenn wir den Brows-Buffet benutzen, dass diese Variable am Ende,
ja, am Ende angefügt wurde.
Und im nächsten Schritt waren wir jetzt ein gepoltes ONS-Modell schätzen.
Dafür benutzen wir wieder den Befehl Rack für Regression oder Regressiere
, wie auch immer.
Fatal Raid, Beattacks
Und wir sollen jetzt den Koeffizienten von Biotext ökonomisch interpretieren.
Der Koeffizient sagt hier in diesem Fall aus,
dass wir einen Biotext um eine Einheit erhöht wird,
sprich in diesem Fall jetzt um einen Dollar erhöht wird,
hätte er vorhin gesagt, Bittakes ist Dollar gemessen.
Wenn Biotext jetzt um einen Dollar erhöht wird, dann steigt
die Anzahl der Verkehrstoten pro 10.000 Menschen um 0,36 einhalten.
Das heißt, wenn Bier oder wenn die Steuer auf Bier
um 1 Dollar erhöht wird,
haben wir in diesem Fall jetzt 0,36 mehr Verkehrstote pro 10.000 Einwohnern
Das Ergebnis ist eher unintuitiv, sag ich mal.
Wir würden eigentlich erwarten, dass je teurer Bier ist,
desto weniger Bier wird gekauft, desto weniger Leute fahren betrunken
Auto und desto weniger Verkehrsunfälle gibt es pro 10.000 Einwohner.
Das heißt, eigentlich würden wir erwarten, dass da ein negatives Vorzeichen ist,
sprich, dass je höher die Steuer auf Bier ist,
desto weniger Verkehrs, tödliche Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohnern haben wir.
Das heißt, ja, ob die Schätzung so Sinn ergibt,
sei man dahingestellt. Wir gehen jetzt einfach davon aus,
oder wir vermuten jetzt, dass wir in der,
in der, oder verschiedene, oder so,
das wäre eine sehr große Variation in den verschiedenen Staaten haben,
bezüglich der Anzahl der Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohner.
Und das wollen wir uns jetzt einmal anzeigen lassen,
in Aufgabe 4. Dazu geben wir ein XT-Line-Faitle-Rate,
drücken Änder und Starter braucht jetzt ein bisschen,
bis er die Grafik geladen hat.
Wir werden jetzt gleich 48 verschiedene Grafiken sehen, sprich für jeden Staat,
erzeugt jetzt Starter eine Grafik in Abhängigkeit von der Zeit.
Und genau, hier werden sie jetzt geladen.
Wir warten kurz, bis alle fertig geladen sind.
Und sie sehen, es sind 48, wie gesagt,
48 verschiedene Grafiken,
die erzeugt werden
Und genau. Und wir sehen jetzt hier einfach
die große Variation, die in den Staaten vorhanden ist.
Also wir haben jetzt hier einmal auf der X-Achse die Zeit,
auf der Y-Achse haben wir jetzt die tödlichen Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohner.
Und wir sehen jetzt hier zum Beispiel,
dass wenn wir uns ja vielleicht den Staat in New York angucken,
sehen wir, dass da die Anzahl der Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohner bei ungefähr eins liegt.
Das ist auch relativ konstant über die Zeit hinweg. Und wenn wir das jetzt vergleichen,
gleiche links gleich mit, das müsste New Mexico sein,
wenn wir das mit diesem Staat vergleichen, da sehen wir, okay,
hier ist die Anzahl der tödlichen Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohner ja fast vielmal so groß.
Sprich, wir haben hier ja vier,
ist ungefähr oder vielleicht 4,1 ist der Wert hier und er bleibt auch hier konstant hoch,
auch wenn man hier einen leichten, abfallenden Trend erkennen kann.
Aber wir sehen hier einfach, dass seine sehr große Variation
zwischen den Staaten vorhanden ist.
Ich schließe die Grafik einmal und in der nächsten Aufgabe
wollen wir jetzt ein KQ Dummy-Variablen-Modell mit festen Effekten schätzen.
Das heißt, wir erweitern die obige Regression um Dummy-Variablen für die verschiedenen US-Staaten.
Das heißt, im Endeffekt fügen wir jetzt 48 oder 47
Dummys hinzu plus eine Konstante
Das heißt, wir geben ein Reck, Fatal Rate,
Beattacks und benutzen jetzt erst den Befehl e.state. Das heißt,
in diesem Fall war Starter jetzt, okay,
ich möchte gern für jede Dummy-Variable oder für die variable State,
die im Endeffekt kein Dummy-Variable ist,
aber wir haben eine variable State, die ganzen Staaten drin,
dafür soll für jeden Start jetzt eine Dummy-Variable erzeugt werden.
Wenn wir jetzt Enter drücken, sehen wir folgendes Ergebnis. Wir haben jetzt hier,
haben jetzt hier, ja, die ganzen Staaten drin,
Und wir haben jetzt hier im Endeffekt immer,
oder wir haben hier jetzt immer, zum Beispiel,
hier bleiben wir vielleicht bei diesem Beispiel, dass Arkenstar,
würde ich sagen, ist dieser Staat.
Das heißt, wenn wir uns jetzt im Staat Arkenstar befinden würden,
würde diese Dummy-Variable getriggert werden, sag ich mal.
Und die Konstante würde sich um 0,65 Einheiten verringern.
Und wir sehen es auch hier, dass der Koeffizient von Biertags negativ ist.
Und genau das würden wir erwarten. Wir würden erwarten,
dass wenn die Steuer auf Bier erhöht wird,
dass die Anzahl der tödlichen Verkehrsunfälle pro 10.000 Einwohner zurückgehen würde.
Ja, in der nächsten Aufgabe stellt sich jetzt die Frage,
ob der Ansatz mit den festen Effekten,
mit der KMW ja feste Effekte hier für jeden Staat eingebaut,
überhaupt notwendig war.
Das heißt, wir wollen jetzt mit einem F-Test testen,
ob die Koffizierten der Staatendummies, sprich dieser ganzen Dummies,
signifikant von null verschieden sind.
Wir können das jetzt wieder mit dem F-Test machen,
den wir schon kennengelernt haben. Das wäre ein bisschen umständlich,
wir müssten dann Tests eingeben und ja,
die 48 starten oder Staatsstaatsdummies, sag ich mal, hier jetzt aufführen.
Das würde sehr viel Zeit kosten,
deswegen machen wir das ein bisschen entspannter,
indem wir oder ein bisschen schneller,
indem wir eingeben,
Test,
Palm und dann
wieder E-State
Und dann weiß Starter, okay, ich möchte einen F-Test durchführen,
über alle Staaten. Und wir sehen hier jetzt,
dass halt jeder Staat jetzt dir, jeder koeffizient,
von jedem Staat soll ich jetzt hier null sein oder die.
Das ist der Testteil, dass die koeffizienten gleich null sind.
Und wir sehen hier unten, dass wir die H0,
dass diese ganzen koeffizienten alle zusammen signiert oder null sind.
Diese H0 können wir jetzt in diesem Fall ablehnen. Das heißt,
wir haben hier einen P-Wert von 0,000. Das heißt,
wir können die H0 in diesem Fall ablehnen.
Das heißt, wir haben hier Ja,
wir haben hier vermutlich eine Variation drin, weil wir haben nicht vermutet,
wir haben ja eine Variation in den Staaten drin,
die wir beachten müssen.
So. Okay, in der nächsten Aufgabe sollen wir nun
ein Modell mit festen Effekten zwischen Gruppen schätzen,
das heißt Wizzon Group, Fixed Effects.
Und wir sollen die Ergebnisse der Schätzung unter dem Namen Fixed abspeichern.
Das heißt, wir schätzen jetzt die feste Effekte,
das feste Effektemodell, in den wir eingeben, XT-Rack,
Fatal Rate,
Beatex,
und dann kommen wir FE
Und wir sehen jetzt, dass der koeffizient genau gleich ist.
Bleiben wir jetzt hier minus 0,65 und so weiter und so fort.
Und auch hier oben in der Schätzung mit den Dummies
hatten wir genau den gleichen koeffizient. Okay. Und das
sollen wir jetzt einmal abspeichern, unter der Variable fixt.
Das heißt, wir geben ein Estimates Store fix. Das heißt,
das ganze, das ganze Modell wird in der Variable fix gespeichert.
Wenn wir rechts, würde ich oben rechts gucken,
sehen wir, dass jetzt die,
über das es jetzt hier gespeichert wurde,
die ganze Schätzung
Denn wir wollen im Endeffekt später mit diesen Ergebnissen weiterarbeiten
und wollen das Modell dann nicht noch neu schätzen,
wenn wir später den Dörmen-Wu-Hausmann-Test machen.
Aber erstmal sehen wir jetzt hier, dass er koeffizient genau oder
der koffizient von Biertext genau gleich geblieben ist.
Okay. In der nächsten Aufgabe wollen wir jetzt
das Modell mit den zufälligen Effekten schätzen.
Und auch diese Schätzung wollen wir abspeichern. Das heißt,
wir geben jetzt ein X-T-Rex, Fatal Rate, Bier,
Biertags. Oh mal, und jetzt eher eh für
Random Effects
Und wir schätzen auch das Modell und auch hier speichern wir
dieses Modell wieder ab und nennen das jetzt random.
Und wir sehen hier rechts oben dann wieder, das, das.
Das wäre neue Variable. Key at haben, die random heißt. Oder,
um genau zu seinen Rundenstrich, EST und Stich random,
aber das ist das, was wir gerade definiert haben.
Okay. Damit haben wir die beiden Modelle geschätzt.
Also einmal das mit den Fix-DFL oder mit den festen Effekten,
einmal das mit den Dufellink-Effekten.
Und jetzt wollen wir mit dem Derbben-Wu-Hausmann-Test testen,
ob die Annahme der Exogenität der Individuen,
individuellen Effekte für das Modell mit zufälligen Effekten
erfüllt ist oder ob der zufällige Effekteschätzer inkonsistent ist
Dazu geben wir ein. Houseman oder Hausmann, wie auch immer,
Housemann ist nur ein Ende drin. Fixed, random,
fixed random, deshalb, wir haben das Modell mit den festen Effekten,
unter denen er am Fixed eingespeichert und wir haben das Modell mit den zufälligen Effekten unter den Namen random eingespeichert.
Das heißt, wir nehmen hier erst das Modell mit den festen Effekten,
dann das Modell mit den zufälligen Effekten und wir drücken Enter.
Okay, und wir sehen jetzt hier,
wir haben ein P-Wert von 0,0000. Das heißt,
wir lehnen die H000-Hypothese ab,
das heißt,
der Schätzer mit den festen Effekten wäre jetzt in diesem Fall konsistent,
der Schätzer mit den zufälligen Effekten
wäre es nicht oder ist es nicht so
Und jetzt sollen wir noch der Vollständigkeit halber in der letzten Aufgabe testen mit dem Bräusch-Paganen-Test.
Wollen wir jetzt testen. Ja, ob, äh... Entschuldigung,
ob wir Abwesenheit überhaupt an zufälligen Effekten haben. Sprich,
wir testen jetzt, ob wir, wenn wir einen,
das URLS, URLRS,
OLS-Modell gegen das Modell mit den zufälligen Effekten testen,
wollen wir jetzt testen, ob, ja,
da überhaupt zufällige Effekte zu berücksichtigen sind.
Vermutlich ist es ja für das der Fall sein,
aber der Vollständigkeit halber wollen wir das testen.
Das heißt, wir benutzen XT-Test 0, drücken Enter.
Und wir sehen jetzt hier, was die Variante des Individuellen,
die war ganz der individuellen Komponente, das stört Herbst ist hier nicht null.
Das heißt, die null Hypothese, aber die H0 können wir hier ablehnen,
mit einem P-Wert von 0,000. Das heißt,
wir würden das Modell mit den zufälligen Effekten, dem OLS-Modell vorziehen.
Das heißt, wir haben jetzt noch mal zusammenfassend gezeigt,
dass wir sowohl das Modell mit den festen Effekten als auch das Modell mit den zufälligen Effekten,
dem OLS-Modell vorziehen und mit dem Durm Buh Hausmann-Test oder Hausmann-Test,
haben wir gezeigt, dass wir das Modell mit den festen Effekten,
dem Modell mit den zufälligen Effekten vorziehen.
Das heißt, für die weitere Ökonomie, ökonometrische Arbeit würden
wir jetzt mit dem Modell, mit festen Effekten weiterarbeiten.
Und das war es auch zur achten Übung.
Und ja, wie ich schon am Anfang meinte,
das ist vermutlich die letzte Übung.
Das heißt, ich hoffe, sie haben was mitnehmen können.
Ich hoffe, sie haben was gelernt und ich wünsche ihnen
für ihren weiteren Studienverlauf sehr alles
nur erdenklich Gute