040067 UK Empirische Volkswirtschaftslehre (BA) (2021S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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DIGITAL
Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Do 11.02.2021 09:00 bis Mo 22.02.2021 12:00
- Abmeldung bis Mi 31.03.2021 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dienstag
02.03.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
09.03.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
16.03.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
23.03.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
13.04.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
20.04.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
27.04.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
04.05.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
11.05.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
18.05.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
01.06.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
08.06.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
15.06.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
22.06.
11:30 - 13:00
Digital
Dienstag
29.06.
11:30 - 13:00
Digital
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
ACHTUNG: Für diesen Kurs ist ein PC-Zugang notwendig, da wir mit einem statistischen Programm arbeiten werden. Falls der Zugang zu den PC-Labs in der Universität coronabedingt ausfällt, sollten die eingeschriebenen Studenten sicherstellen, zuhause Zugang zu einem PC haben, um die problem sets lösen zu können.Diese Gruppe ist ausschließlich für Studierende der Volkswirtschaftslehre. Studierende sowohl der Volkswirtschaftslehre als auch der Wirtschaftsgeschichte können die Gruppe von Herrn Mario Holzner besuchenThis is a course in which students will reinforce the tools learned in Introductory Econometrics (BA) by applying them to real-world data sets using econometric software. Prior knowledge at the level will be assumed throughout the course. The aim of the course is for students to get hands-on experience in analyzing observational data using econometric software and acquire the tools to carry out empirical research projects on their own.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Four problem sets (total of 60%), final exam (40%).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Students should hand in all problem sets and attend the final exam. A minimum of 51% is required to pass the course.
Prüfungsstoff
We will seek to cover the following topics in this course:
1. Introduction
2. Review of the Linear Regression Model and Inference
4. Multiple Linear Regression Model
5. Endogeneity
1. Introduction
2. Review of the Linear Regression Model and Inference
4. Multiple Linear Regression Model
5. Endogeneity
Literatur
The following textbooks are available in the library:1) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)2) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.).
Gruppe 2
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Montag
01.03.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
08.03.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
15.03.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
22.03.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
12.04.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
19.04.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
26.04.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
03.05.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
10.05.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
17.05.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
31.05.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
07.06.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
14.06.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
21.06.
09:45 - 11:15
Digital
Montag
28.06.
09:45 - 11:15
Digital
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
ACHTUNG: Für diesen Kurs ist ein PC-Zugang notwendig, da wir mit einem statistischen Programm arbeiten werden. Falls der Zugang zu den PC-Labs in der Universität coronabedingt ausfällt, sollten die eingeschriebenen Studenten sicherstellen, zuhause Zugang zu einem PC haben, um die problem sets lösen zu können.Diese Gruppe ist ausschließlich für Studierende der Volkswirtschaftslehre. Studierende sowohl der Volkswirtschaftslehre als auch der Wirtschaftsgeschichte können die Gruppe von Herrn Mario Holzner besuchenThis is a course in which students will reinforce the tools learned in Introductory Econometrics (BA) by applying them to real world data sets using econometric software. Prior knowledge at the level will be assumed throughout the course. The aim of the course is for students to get hands-on experience in analyzing observational data using econometric software and acquire the tools to carry out empirical research projects on their own.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Four problem sets (total of 60%), final exam (40%).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Students should hand in all problem sets and attend the final exam. A minimum of 51% is required to pass the course.
Prüfungsstoff
We will seek to cover the following topics in this course:
1. Introduction
2. Review of the Linear Regression Model and Inference
4. Multiple Linear Regression Model
5. Endogeneity
1. Introduction
2. Review of the Linear Regression Model and Inference
4. Multiple Linear Regression Model
5. Endogeneity
Literatur
The following textbooks are available in the library:
1) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)2) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.).
1) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)2) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.).
Gruppe 3
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
03.03.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
10.03.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
17.03.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
24.03.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
14.04.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
21.04.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
28.04.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
05.05.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
12.05.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
19.05.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
26.05.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
02.06.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
09.06.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
16.06.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
23.06.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
30.06.
18:30 - 20:00
Digital
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Abstract: The course introduces the main workhorse of applied empirical research in economics, linear regression by ordinary least squares (OLS). After having taken the course, students should understand and be able to evaluate applied analysis of cross-section data and be able to undertake such analysis themselves. A major focus of the course is on historical data and cliometric research questions. Thus, the course is also relevant for students of economic history interested in quantitative methods. The main output shall be an independent research paper on a data set of own choice. Basic theoretical knowledge as well as computer skills are required.Outline: Introduction to econometrics and cliometrics; Review of probability and statistics; How to find and handle (historical) economic data; Linear regression with one regressor; Hypothesis testing; Linear regressions with multiple regressors; Introduction to the general-purpose statistical software package STATA; Nonlinear regression functions; Assessing statistical studies; Introduction to instrumental variable regressions; Estimation of popular economic models such as the Cobb-Douglas production function; Introduction to LaTeX; Presentation and discussion of the independent research papers.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Assessment: Test (20 points), participation in class (35 points) and an independent research paper (45 points) to be handed in in written form and to be presented at the end of the term.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
A minimum of 51 points is needed for a positive evaluation.
Prüfungsstoff
Correct interpretation of the results of concrete OLS cross country models, such as the goodness-of-fit of the model and the estimated coefficients.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MA Geschichte (Version 2019): PM 2 und PM 3, Methodenworkshop (5 ECTS), Schwerpunkt Wirtschafts- und Sozialgeschichte
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:12