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1. Einleitung und Einführung

    1.1 Einleitung

    1.2 Einführung und Übersicht

    1.3 Grundkonzepte des Schätzens

    1.4 Grundkonzepte Asymptotischer Theorie

2. Lineare Regression

    2.1 Modell und Annahmen

    2.2 Eigenschaften des KQ-Schätzers unter strikter Exogenität

          2.2.1 Nicht-statistische Eigenschaften: Geometrie des Schätzers

          2.2.2 Exakte statistische Eigenschaften in endlichen Stichproben: Unverzerrtheit,
                   Effizienz: Gauss-Markov-Theorem, BLUE and BLUP, Effizienz, BUE       

     2.3 Approximative statistische Eigenschaften des KQ-Schätzers in endlichen Stichproben
           mit Hilfe asymptotischer Methoden : exogene und vorherbestimmte Regressoren, Konsistenz,
           asymptotische Normalverteilung

    2.4 Lineare Hypothesentests

    2.5 Verallgemeinerte Fehlertermstrukturen  

          2.5.1 KQ-Schätzung mit robusten Standardfehlern

          2.5.2 GLS and FGLS

          2.5.3 Tests auf Heteroskedastizität und Autokorrelation

3. Erweiterungen und Anwendungen des Linearen Modells

    3.1 Misspezifikation     

          3.1.1 Frisch-Waugh-Theorem

          3.1.2 Unter- und Überspezifikation

    3.2 Modellwahl

          3.2.1 Allgemeine Prinzipien

          3.2.2 Standardkriterien: MPE, sequentielles Testen

          3.2.3 Modellwahlstechniken: AIC, BIC

    3.3 Modelldiagnose

          3.3.1 Residualanalyse

          3.3.2 Ausreißer

          3.3.3 Tests auf Normalverteilung

    3.4 Multikollinearität

          3.4.1 Perfekte Multikollinearität

          3.4.2 Fast perfekte Multikollinearität: VIF       

    3.5 Endogene Regressoren

          3.5.1 IV-Schätzung und generalized IV

          3.5.2 Hausmann Test, Sagan Test

4. Paneldaten (optional)