Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
390035 UK PhD-VGSE: Asymptotic Properties of M-Estimators (2010W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Details
max. 24 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 04.10. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 11.10. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 18.10. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 25.10. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 08.11. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 15.11. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 22.11. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 29.11. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 06.12. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 13.12. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 10.01. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 17.01. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 24.01. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
- Montag 31.01. 13:15 - 15:00 (Seminarraum 2, Maria-Theresien-Str.3/Mezzanin, 1090 Wien)
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
There will be a midterm and a final exam. Both exams carry equal weight.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
Reading material:
Pötscher and Prucha (1997), Chapter 12,
Newey and McFadden (1994), Section 4,
Wooldridge (1994), Section 4.5.References:
Newey and McFadden (1994), Large Sample Estimation and Hypothesis
Testing, Handbook of Econometrics, Vol 4, Chapter 36.
Pötscher and Prucha (1997) Dynamic Nonlinear Econometric Models: As-
ymptotic Theory, Springer-Verlag.
Pötscher and Prucha (2001), Basic Elements of Asymptotic Theory, in: A
Companion to Theoretical Econometrics (B. Baltagi, ed.), Blackwell Publishers.
Wooldridge (1994), Estimation and Inference for Dependent Processes, Hand-
book of Econometrics, Vol 4, Chapter 45.
Pötscher and Prucha (1997), Chapter 12,
Newey and McFadden (1994), Section 4,
Wooldridge (1994), Section 4.5.References:
Newey and McFadden (1994), Large Sample Estimation and Hypothesis
Testing, Handbook of Econometrics, Vol 4, Chapter 36.
Pötscher and Prucha (1997) Dynamic Nonlinear Econometric Models: As-
ymptotic Theory, Springer-Verlag.
Pötscher and Prucha (2001), Basic Elements of Asymptotic Theory, in: A
Companion to Theoretical Econometrics (B. Baltagi, ed.), Blackwell Publishers.
Wooldridge (1994), Estimation and Inference for Dependent Processes, Hand-
book of Econometrics, Vol 4, Chapter 45.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:46
and asymptotic normality proofs for estimators de.ned through an optimization
problem (e.g., nonlinear least squares, quasi maximum likelihood, GMM, etc.).
You should be familiar with the various convergence concepts for sequences
of random vectors and their interrelations as, e.g., presented in Pötscher and
Prucha (2001).1. Introduction and Overview: Models, Estimators, Asymptotic Concepts
(Consistency and Asymptotic Normality).
Reading material: Pötscher and Prucha (1997), Chapter 2,
Newey and McFadden (1994), Section 1.
2. Consistency of M-Estimators
Reading material: Pötscher and Prucha (1997), Chapters 3 and 4,
Newey and McFadden (1994), Section 2.
3. Asymptotic Normality of M-Estimators
Reading material: Pötscher and Prucha (1997), Chapters 8 and 9,
Newey and McFadden (1994), Sections 3 and 7.
4. (Uniform) Laws of Large Numbers and Central Limit Theorems
Reading material: Pötscher and Prucha (1997), Chapters 5, 6, and 10,
Wooldridge (1994), Sections 4.2, 4.3.
5. Estimating the Variance-Covariance Matrix of the Asymptotic Distribu-
Tion