Bernd Sussmuth – författare

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.

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 InhaltMomentenschätzung auf StichprobenbasisBasiskonzepte der induktiven StatistikEinfaches OLS-RegressionsmodellMultiples OLS-RegressionsmodellMaximum-Likelihood-SchätzungQualitativvariablen-ModelleZeitreihenanalyse

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 InhaltMomentenschätzung auf StichprobenbasisBasiskonzepte der induktiven StatistikEinfaches OLS-RegressionsmodellMultiples OLS-RegressionsmodellMaximum-Likelihood-SchätzungQualitativvariablen-ModelleZeitreihenanalyse

The realizationoftheresearch project documented in thisstudy wouldnot have been possible without the kind support and help of several people. I want totaketheopportunitytoexpressmygratitudetothem. Myfirstand foremost thanks go to my thesis supervisor Claude Hillinger. He steadily supported my work with a host of ideas,criticism and encouragement. He has been influential and inspiring in his comments and criticism on alllev- elsofdevelopment ofthisdissertation. My sincerethanksare dueto Ulrich Woitek,teachingmefromtheverybeginninginprogrammingandlettingme participate from his expert knowledgeintimeseriesanalysis. UlrichWoitek and Michael Reiter kindly provided me with software and encouraged me throughoutthe whole dissertation project with their comments and in dis- cussionsduringtheir staysat Munichand via e-mail. Theyhavehelped me totake many hurdles, particularly in the early stages ofthe project. I am indebted tomyco-supervisor Stephan Klasen forhisengagement andopen- minded interest in mythesis. To makethe present work more readable,my friendsin the US,JeanCzerlinskyandRadovanVadovic,madegreat efforts to correct language and style. lowe a great debt of gratitude to them.I alsothankReginaRiphahnandBurkhardHeer fortheir encouragement and helpful guidance. Special thanksgo to Barbara Dluhosch, JakobdeHaan,Burkhard Heer andGerhardIlling. Astheirteachingassistanttheyallgavemetheresources andnecessaryscopeofdevelopmentformydissertationprojectinastimulat- ingenvironmentattheEconomics DepartmentoftheUniversity ofMunich. Ithank BeatriceDumpertand BrigitteGebhardfor their maternal motiva- tional support and help in administrative matters. Finally, I am indebted to MaximilianFreier for hisreliablesupportand forcross-readingnumerous preliminarydraftsofthethesis. I gratefully acknowledge the Bavarian Young Scientists Grant (Pro- motionsstipendium nach dem Gesetz zur Forderung des bayerischen wis- senschaftlichen Nachwuchses) for financial support during the first years of my dissertation project. Munich,August 2002 BerndSilssmutli Contents 1. Introduction...1 1. 1 BusinessCycle Research:21st CenturyPerspective 1 1. 1. 1 TheClassicView...3 1. 1. 2 From CBC toRBC School...