040122 UK Applied Econometrics 2 (2023S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 13.02.2023 09:00 bis Mi 22.02.2023 12:00
- Abmeldung bis Fr 17.03.2023 23:59
Details
max. 60 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Vorlesung:
Dienstags (02.05.23-27.06.23): 11:30-13:00; Raum siehe Termin
Donnerstags (04.05.23-22.06.23): 13:15-14:45; Raum siehe Termin
Montag, 15.5., 5.6., 9.45 - 11.15, HS 14
Montag, 12.6., 26.6.23: 9.45 - 11.15, HS 04
- Dienstag 02.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 04.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 09.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 11.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Montag 15.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 16.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 23.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 25.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 01.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Montag 05.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 06.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Montag 12.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 13.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 15.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 20.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 22.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Montag 26.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Bewertung
Die Bewertung besteht aus folgenden Teilen:
i) Drei Klausuren, a 45 min:
Teil I, 6. Juni 2023, (HS 14, 11:30-13:00),
Teil II, 27. Juni 2023 (HS 14, 13:15-14:45);
Teil III, 27. Juni 2023 (HS 14, 13.15-14.45);Frage den entsprechenden Kursthemen. Dies kann aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen. Dritte Teil ist open book und bezieht sich auf R.
ii) Hausaufgaben: Die Studierenden müssen Aufgaben lösen und schriftlich abgeben. Sie können aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen.Erlaubtes Material für i): Kein zusätzliches Material außer einem Taschenrechner. (ii) ist open Book, ein Laptop wird benötigt.Bewertung: Für die Gesamtnote zählen die einzelnen Leistungen wie folgt:
i) Drei Klausuren: 75 %, je 25% je Test
ii) Mitarbeit/Lösung von Beispielen: 25 %Wichtig: Abgesehen von den Hausarbeiten gibt es im Anschluss keine weiteren Prüfungsmöglichkeiten. Um den Kurs zu bestehen, muss ein Mindestniveau von 50 % erreicht werden.
Bewertung: [86 %; 100 %]: 1,0 [74 %; 86%): 2,0 [62 %; 74 %): 3,0 [50 %; 62%): 4,0 [0; 50%): 5,0
Prüfungssprache: Studierende können die Prüfungen auf Englisch oder Deutsch ablegen, müssen sich aber an eine Sprache halten.The assessment consists of the following parts:(i) Three Exams, a 45 min:
Part I, March 23, 2023, (HS 14, 13:15-14:00), on the correspond. topics covered in the course.
Part II, April 26, 2023 (HS 1, 11:30-12:15); on the corresponding topics covered in the course.
Part III, April 26, 2023 (HS 1, 12:15-13:00); on R.Questions can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.ii) Take-home assignments. Students have to solve and have to hand in written assignments. They can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.Permitted material for (i): No additional material except a calculator.
Permitted material for (ii): open book, we need a laptop for this exam.Grading:
For the final grade the individual assignments count as follows:
i) Three exams: 75%, 25% each
ii) Assignments: 25%Important: Aside from the three assignments, there will be no additional examination possibilities afterwards.To pass the course, a minimum level of 50% has to be reached.Rating:
[86%; 100%]: 1.0
[74%; 86%): 2.0
[62%;74%): 3.0
[50%; 62%): 4.0
[0; 50%): 5.0Examination language: Students can do the examinations in English or German, but have to stick to one language.
Die Bewertung besteht aus folgenden Teilen:
i) Drei Klausuren, a 45 min:
Teil I, 6. Juni 2023, (HS 14, 11:30-13:00),
Teil II, 27. Juni 2023 (HS 14, 13:15-14:45);
Teil III, 27. Juni 2023 (HS 14, 13.15-14.45);Frage den entsprechenden Kursthemen. Dies kann aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen. Dritte Teil ist open book und bezieht sich auf R.
ii) Hausaufgaben: Die Studierenden müssen Aufgaben lösen und schriftlich abgeben. Sie können aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen.Erlaubtes Material für i): Kein zusätzliches Material außer einem Taschenrechner. (ii) ist open Book, ein Laptop wird benötigt.Bewertung: Für die Gesamtnote zählen die einzelnen Leistungen wie folgt:
i) Drei Klausuren: 75 %, je 25% je Test
ii) Mitarbeit/Lösung von Beispielen: 25 %Wichtig: Abgesehen von den Hausarbeiten gibt es im Anschluss keine weiteren Prüfungsmöglichkeiten. Um den Kurs zu bestehen, muss ein Mindestniveau von 50 % erreicht werden.
Bewertung: [86 %; 100 %]: 1,0 [74 %; 86%): 2,0 [62 %; 74 %): 3,0 [50 %; 62%): 4,0 [0; 50%): 5,0
Prüfungssprache: Studierende können die Prüfungen auf Englisch oder Deutsch ablegen, müssen sich aber an eine Sprache halten.The assessment consists of the following parts:(i) Three Exams, a 45 min:
Part I, March 23, 2023, (HS 14, 13:15-14:00), on the correspond. topics covered in the course.
Part II, April 26, 2023 (HS 1, 11:30-12:15); on the corresponding topics covered in the course.
Part III, April 26, 2023 (HS 1, 12:15-13:00); on R.Questions can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.ii) Take-home assignments. Students have to solve and have to hand in written assignments. They can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.Permitted material for (i): No additional material except a calculator.
Permitted material for (ii): open book, we need a laptop for this exam.Grading:
For the final grade the individual assignments count as follows:
i) Three exams: 75%, 25% each
ii) Assignments: 25%Important: Aside from the three assignments, there will be no additional examination possibilities afterwards.To pass the course, a minimum level of 50% has to be reached.Rating:
[86%; 100%]: 1.0
[74%; 86%): 2.0
[62%;74%): 3.0
[50%; 62%): 4.0
[0; 50%): 5.0Examination language: Students can do the examinations in English or German, but have to stick to one language.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Bewertung
Die Bewertung besteht aus folgenden Teilen:
i) Drei Klausuren, a 45 min:
(i) Three Exams, a 45 min:
Part I, 6. June 2023, (HS 14, 11:30-13:00),
Part II, 27. June 2023 (HS 14, 13:15-14:45);
Part III, 27. June 2023 (HS 14, 13.15-14.45);Frage den entsprechenden Kursthemen. Dies kann aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen. Dritte Teil ist open book und bezieht sich auf R.
ii) Hausaufgaben: Die Studierenden müssen Aufgaben lösen und schriftlich abgeben. Sie können aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen.Erlaubtes Material für i): Kein zusätzliches Material außer einem Taschenrechner. (ii) ist open Book, ein Laptop wird benötigt.Bewertung: Für die Gesamtnote zählen die einzelnen Leistungen wie folgt:
i) Drei Klausuren: 75 %, je 25% je Test
ii) Mitarbeit/Lösung von Beispielen: 25 %Wichtig: Abgesehen von den Hausarbeiten gibt es im Anschluss keine weiteren Prüfungsmöglichkeiten. Um den Kurs zu bestehen, muss ein Mindestniveau von 50 % erreicht werden.
Bewertung: [86 %; 100 %]: 1,0 [74 %; 86%): 2,0 [62 %; 74 %): 3,0 [50 %; 62%): 4,0 [0; 50%): 5,0
Prüfungssprache: Studierende können die Prüfungen auf Englisch oder Deutsch ablegen, müssen sich aber an eine Sprache halten.The assessment consists of the following parts:(i) Three Exams, a 45 min:
Part I, March 23, 2023, (HS 14, 13:15-14:00), on the correspond. topics covered in the course.
Part II, April 26, 2023 (HS 1, 11:30-12:15); on the corresponding topics covered in the course.
Part III, April 26, 2023 (HS 1, 12:15-13:00); on R.Questions can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.ii) Take-home assignments. Students have to solve and have to hand in written assignments. They can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.Permitted material for (i): No additional material except a calculator.
Permitted material for (ii): open book, we need a laptop for this exam.Grading:
For the final grade the individual assignments count as follows:
i) Three exams: 75%, 25% each
ii) Assignments: 25%Important: Aside from the three assignments, there will be no additional examination possibilities afterwards.To pass the course, a minimum level of 50% has to be reached.Rating:
[86%; 100%]: 1.0
[74%; 86%): 2.0
[62%;74%): 3.0
[50%; 62%): 4.0
[0; 50%): 5.0Examination language: Students can do the examinations in English or German, but have to stick to one language.
Die Bewertung besteht aus folgenden Teilen:
i) Drei Klausuren, a 45 min:
(i) Three Exams, a 45 min:
Part I, 6. June 2023, (HS 14, 11:30-13:00),
Part II, 27. June 2023 (HS 14, 13:15-14:45);
Part III, 27. June 2023 (HS 14, 13.15-14.45);Frage den entsprechenden Kursthemen. Dies kann aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen. Dritte Teil ist open book und bezieht sich auf R.
ii) Hausaufgaben: Die Studierenden müssen Aufgaben lösen und schriftlich abgeben. Sie können aus Multiple-Choice-Fragen, analytischen Herleitungen und Interpretationen empirischer Ergebnisse bestehen.Erlaubtes Material für i): Kein zusätzliches Material außer einem Taschenrechner. (ii) ist open Book, ein Laptop wird benötigt.Bewertung: Für die Gesamtnote zählen die einzelnen Leistungen wie folgt:
i) Drei Klausuren: 75 %, je 25% je Test
ii) Mitarbeit/Lösung von Beispielen: 25 %Wichtig: Abgesehen von den Hausarbeiten gibt es im Anschluss keine weiteren Prüfungsmöglichkeiten. Um den Kurs zu bestehen, muss ein Mindestniveau von 50 % erreicht werden.
Bewertung: [86 %; 100 %]: 1,0 [74 %; 86%): 2,0 [62 %; 74 %): 3,0 [50 %; 62%): 4,0 [0; 50%): 5,0
Prüfungssprache: Studierende können die Prüfungen auf Englisch oder Deutsch ablegen, müssen sich aber an eine Sprache halten.The assessment consists of the following parts:(i) Three Exams, a 45 min:
Part I, March 23, 2023, (HS 14, 13:15-14:00), on the correspond. topics covered in the course.
Part II, April 26, 2023 (HS 1, 11:30-12:15); on the corresponding topics covered in the course.
Part III, April 26, 2023 (HS 1, 12:15-13:00); on R.Questions can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.ii) Take-home assignments. Students have to solve and have to hand in written assignments. They can consist of multiple-choice questions, analytical derivations and interpretations of empirical results.Permitted material for (i): No additional material except a calculator.
Permitted material for (ii): open book, we need a laptop for this exam.Grading:
For the final grade the individual assignments count as follows:
i) Three exams: 75%, 25% each
ii) Assignments: 25%Important: Aside from the three assignments, there will be no additional examination possibilities afterwards.To pass the course, a minimum level of 50% has to be reached.Rating:
[86%; 100%]: 1.0
[74%; 86%): 2.0
[62%;74%): 3.0
[50%; 62%): 4.0
[0; 50%): 5.0Examination language: Students can do the examinations in English or German, but have to stick to one language.
Prüfungsstoff
1. Instrumentvariablen
2. Paneldatenmodelle
3. Modelle für qualitative und beschränkte abhängige Variablen
2. Paneldatenmodelle
3. Modelle für qualitative und beschränkte abhängige Variablen
Literatur
Dougherty, C., “Introduction to Econometrics”, 3rd ed., Oxford University Press, 2007.
Franses, P. H., van Dijk, D., and Opschoor, A., “Time Series Models for Business and Economic Forecasting”, 2nd ed., Cambridge University Press, 2014.
Heij, De Boer, Franses, Kloek, and Van Dijk, ''Econometric Methods with Applications in Business and Economics'', Oxford University Press, 2004.
Stock, J.H., Watson, M.W., ''Introduction to Econometrics'', 3rd edition, Pearson, 2012.
Studenmund, A. H. “Using Econometrics”, 6th ed., Pearson, 2011Online Literatur basierend auf R:
Heiss, F., “Using R for Introductory Econometrics”, 2016, http://www.urfie.net
Hanck, C., Arnold, M., Gerber, A., and Schmelzer, M., 2019, https://www.econometrics-with-r.org/index.htmlR Studio Cloud Projekt Link: https://rstudio.cloud/project/950163
Franses, P. H., van Dijk, D., and Opschoor, A., “Time Series Models for Business and Economic Forecasting”, 2nd ed., Cambridge University Press, 2014.
Heij, De Boer, Franses, Kloek, and Van Dijk, ''Econometric Methods with Applications in Business and Economics'', Oxford University Press, 2004.
Stock, J.H., Watson, M.W., ''Introduction to Econometrics'', 3rd edition, Pearson, 2012.
Studenmund, A. H. “Using Econometrics”, 6th ed., Pearson, 2011Online Literatur basierend auf R:
Heiss, F., “Using R for Introductory Econometrics”, 2016, http://www.urfie.net
Hanck, C., Arnold, M., Gerber, A., and Schmelzer, M., 2019, https://www.econometrics-with-r.org/index.htmlR Studio Cloud Projekt Link: https://rstudio.cloud/project/950163
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 26.06.2023 15:46
Ziel des Kurses ist es, den Studierenden ein Verständnis der theoretischen Grundlagen und der richtigen Anwendung der instrumentellen Variablenschätzung und ökonometrischer Techniken für Paneldaten und mikroökonometrische Daten zu vermitteln. Der Kurs behandelt die Methode der Zweistufige kleinsten Quadrate, spurious Regression, Fixed-Effects- und Random-Effects-Panel-Schätzung sowie ökonometrische Modelle für kategoriale Daten und für begrenzte abhängige Variablen.
Beispiele und Anwendungen werden anhand der Open-Source-Software R veranschaulicht. In einem begleitenden Tutorium vertiefen die Studierenden den Stoff anhand von Übungen und Anwendungen mit R.
Alle notwendigen Informationen und mögliche kurzfristige Ankündigungen werden über die Moodle-Seite des Kurses bereitgestellt.