Et statistikfags succesfulde omstrukturering – fokus på alignment og god feedbackpraksis

Faget Econometrics II blev over en fireårig periode gennemgribende omstruktureret pædagogisk. Motivet var, at for mange studerende lærte for lidt og på for lavt taksonomisk niveau. Omstruktureringens formål var at skabe tydelig alignment mellem fagets læringsaktiviteter, bedømmelse og læringsmål og som en del heraf følge Nicol og Macfarlane-Dick’s (2006) syv principper for god feedbackpraksis, der understøtter selvreguleret læring for at hjælpe studerende til en dybere opfyldelse af læringsmålene. For at opnå det introducerede vi en portfolioeksamen baseret på case-opgaver med online peer-feedback og genaflevering, udskiftede traditionelle forelæsninger med et flipped classroom og aktiverede studerende i øvelsestimerne. Vi beskriver omstruktureringens formål og implementering; analyserer hvorledes implementeringen levede op til de syv principper for god feedbackpraksis; og vi argumenterer for, at omstruktureringen var en stor succes, idet vi efter de nye tiltag har set større arbejdsindsats og læringsudbytte samt højere karakterer og beståelsesrater

Cointegration between Trends and Their Estimators in State Space Models and Cointegrated Vector Autoregressive Models

A state space model with an unobserved multivariate random walk and a linear observation equation is studied. The purpose is to find out when the extracted trend cointegrates with its estimator, in the sense that a linear combination is asymptotically stationary. It is found that this result holds for the linear combination of the trend that appears in the observation equation. If identifying restrictions are imposed on either the trend or its coefficients in the linear observation equation, it is shown that there is cointegration between the identified trend and its estimator, if and only if the estimators of the coefficients in the observation equations are consistent at a faster rate than the square root of sample size. The same results are found if the observations from the state space model are analysed using a cointegrated vector autoregressive model. The findings are illustrated by a small simulation study