040043 UK Microeconometrics (MA) (2020W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Diese Lehrveranstaltung gilt ebenso für die Pflichtlehrveranstaltung / This course correlates with the compulsory course: "Introductory Econometrics" for the Master Programme "Banking & Finance".
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 14.09.2020 09:00 bis Mi 23.09.2020 12:00
- Anmeldung von Mo 28.09.2020 09:00 bis Mi 30.09.2020 12:00
- Abmeldung bis Sa 31.10.2020 12:00
Details
max. 92 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dear all,
this course in micro-econometrics will be offered fully online in the winter semester 2020/21. For this course there will be no classroom teaching. Information on the exams will follow in the next weeks.
Donnerstag
01.10.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
06.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
08.10.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
13.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
15.10.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
20.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
22.10.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
27.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
29.10.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
03.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
05.11.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
10.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
12.11.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
24.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
26.11.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
01.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
03.12.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
10.12.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
15.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
17.12.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
07.01.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
12.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
14.01.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
19.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
21.01.
20:15 - 22:00
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Assessment is based on a written test (50%), a small independent empirical econometric project (40%) and attendance of classes (10%), i.e. max. 2 lectures can be skipped. To pass the course, a minimum of 50% is required.Since the course will be offered online information an the exams will follow in the next weeks.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Rating:
[90%; 100%]: 1.0
[75%; 90%): 2.0
[60%; 75%): 3.0
[50%; 60%): 4.0
[0; 50%): 5.0
[90%; 100%]: 1.0
[75%; 90%): 2.0
[60%; 75%): 3.0
[50%; 60%): 4.0
[0; 50%): 5.0
Prüfungsstoff
Basic knowledge in linear regression, linear algebra and probability theory.
All material covered in class and in the tutorials.
All material covered in class and in the tutorials.
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Do 01.10.2020 10:48
i. Providing a sound background econometric models for qualitative dependent variables, models for limited dependent variables, and panel data
ii. Implementing econometric theory using real data
iii. Practicing programing in RThe following topics are targeted in particular:1. A Review of Linear Regression
2. Generalizations of the Linear Model
3. Maximum Likelihood
4. Instrumental Variable Estimation
5. Models for Qualitative Dependent Variables
6. Models for Limited Dependent Variables
7. Panel Data